简要概述
- 在Artificial Analysis针对AI生成人声音乐的盲听基准测试中，ACE Music v1的排名领先于Suno v6。
- Decrypt的测试发现，其旋律更出色、人声更自然、结尾更干净，但Suno在某些小众流派上处理得更好。
- 旗舰模型仍为专有模型，而ACE-Step 1.5已经开源，ACE Music v1 Flash计划于2026年晚些时候发布。
人工智能在写歌方面已经变得相当擅长。如今，一个相对陌生的竞争者成功地在AI音乐领域最大的名字Suno最擅长的领域将其击败。
由ACE Studio开发的ACE Music v1已在Artificial Analysis的人声音乐排行榜上位居第一，获得1,160 Elo分，而Suno v6为1,144分。
AA-Music-Vocal v1.1基准测试衡量的是包含人声的AI生成歌曲的质量。评估者在不知道是哪个模型创作的情况下，聆听由相同提示词生成的曲目，然后选出自己最喜欢的。这些偏好决定了Elo式评分，分数越高表明听众偏好越强。
领先优势相对较小，且各模型的统计置信区间存在重叠。Suno 在单独的器乐音乐排行榜上也保持了第一的位置。
ACE Studio 成立于 2018 年，最初专注于根据 MIDI 音符和歌词合成歌声。其最新的 ACE Music v1 模型 可根据文字描述或用户提供的歌词生成完整的歌曲。
我们测试了它。而且它确实很不错。
在 Decrypt 的 实际测试 中，ACE Music 在主流风格下始终能生成旋律更优美、更连贯的歌曲。
话虽如此，人声表现总体上听起来更自然，较少出现那种有时会让 AI 歌手听起来像是在费力地念出自己歌词、大量使用自动调音，或者为了填补空白而凭空编造词语的合成痕迹。（不妨在这里听听我们的歌，顺便一提，这首歌讲的是我们公司关于 信息交易所 的最新公告。）
ACE 对歌曲结尾的处理也更好。Suno 有时会在临近结束时引入奇怪的声音、不必要的重复、凭空编造的内容或突兀的音乐变化，而 ACE 通常能保持其结构，并给出更干净的收尾。
这一点很重要，因为与在整个作品中始终保持一个音乐构思相比——即使歌词已经结束——制作一段有说服力的副歌相对容易。
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当我们把模型推向更不常规的流派时，Suno 仍然具有优势。
在我们的旋律死亡金属测试中，ACE 始终生成的曲目以一位女性用悦耳、干净的嗓音清晰地演唱为特点，缺少所要求风格应有的那种具有攻击性的演唱方式。总体而言，它把各种金属流派都搞混了。Suno 在恰当的重型风格中提供了更具创意的编曲，在几个同样苛刻的提示词下表现出更好的风格一致性。
这些结果是主观的，而非受控的基准测试，但它们说明了为什么排行榜上的胜利并不能自动让一个模型对每位音乐人来说都更好。
不止是一台歌曲生成器
ACE 最有趣的功能或许是它的歌曲创作工作流程。
它的“Idea”功能可以将一个基本概念发展为歌词和结构化的作品，识别出各个歌曲段落并描述它们应如何编排。用户随后可以完善这些素材，而不是反复生成全新的曲目。
v1.1 预览版更进一步，在生成音频之前先创作乐谱。
“每一次生成都是一次新的演奏，因此即使乐谱保持不变，声音也可能不同，”开发者解释道。
用户可以编辑旋律和和弦、重新生成演奏、导出 MIDI 文件，并将人声与乐器分离以进行进一步制作。
这一工作流程让 ACE 更接近一位音乐制作助手，而非一个简单的提示词生成歌曲的应用。
开源雄心
旗舰级的 ACE Music v1 模型仍为闭源，没有公开的 API，因此用户只能通过官方网站进行生成。不过，其开发者正在推行一项并行的开源策略。
ACE Studio 和 StepFun 已经发布了 ACE-Step 1.5，这是一个独立的模型系列，其代码和权重均可公开获取。与专有的旗舰模型不同，这些模型可以在用户自己的硬件上运行——但使用的是较弱的模型。
该公司还承诺将推出另一次发布。
“我们计划在 2026 年底开源 ACE Music v1 Flash，”开发者在其网站上表示，并描述这是一个旨在平衡质量、生成速度和硬件要求的版本。
ACE Music 可通过其浏览器应用程序使用，提供有限的免费套餐和付费订阅。旗舰模型歌曲的商业使用授权需要付费套餐，而 ACE-Step 则提供单独的免费生成选项。
目前，ACE Music v1 在歌声生成方面以 16 分的 Elo 优势领先于 Suno v6。其承诺的 Flash 版本将为本地用户提供另一个可在 2026 年底前尝试的模型。
