这是 llamadart 系列的第三篇，目标很具体：让村里的 Dash 飞过去开口问 Mo「你看到 Pip 的红围巾了吗」，Mo 回答「在池塘边的芦苇里」。目前这段对话跑在一个命令行程序里，游戏还没有语音控制。文章对比两条路线：一条是文本路线，Qwen3-ASR 转写录音、对话模型作答、Qwen3-TTS 朗读，保留一份转写文本的好处是「Pip」被听错时还能纠正；另一条是直接音频路线，Qwen2.5-Omni 收到录音直接写出回答，没有单独转写，但它的 GGUF 版本接受音频却不生成音频，所以回复仍然要走 TTS。作者还试了更小的一对组合：Qwen3.5 0.8B 做对话、Qwen3-TTS 0.6B Base 负责语音、Qwen3-ASR 0.6B 负责识别，并把原来的 3B 加 1.7B 组合保留成 staged 选项。实测环境是 macOS、Dart 3.10.7 以上、五个小模型文件约 2.31 GB，机器是 M4 Max 配 llamadart 0.11.0，命令用系统自带的 say、afconvert 与 afplay。