簡述
- 在 Artificial Analysis 針對 AI 生成人聲音樂的盲聽基準測試中，ACE Music v1 的排名領先 Suno v6。
- Decrypt 的測試發現，其旋律更強、人聲更自然、結尾更乾淨，但 Suno 在某些小眾曲風上處理得更好。
- 旗艦模型仍為專有，而 ACE-Step 1.5 已經開源，ACE Music v1 Flash 則計劃於 2026 年稍晚發布。
人工智慧在寫歌方面已經相當擅長。如今，一個相對陌生的競爭者成功在其擅長的領域擊敗了 Suno——後者可說是 AI 音樂界最響亮的名號。
由 ACE Studio 開發的 ACE Music v1 已在 Artificial Analysis 的人聲音樂排行榜上奪得第一名，獲得 1,160 Elo 分，而 Suno v6 為 1,144 分。
AA-Music-Vocal v1.1 基準測試衡量的是包含人聲的 AI 生成歌曲之品質。評估者在不知道是哪個模型創作的情況下，聆聽由相同提示詞生成的曲目，然後選出他們最喜歡的一首。這些偏好決定了 Elo 式評分，分數越高表示聽眾偏好越強。
領先幅度相對較窄，且各模型的統計信賴區間相互重疊。Suno 在另一個器樂音樂排行榜上也保持著第一名的位置。
ACE Studio 成立於 2018 年，最初專注於從 MIDI 音符與歌詞合成歌聲。其最新的 ACE Music v1 模型 能根據文字描述或使用者提供的歌詞生成完整的歌曲。
我們測試了它。而且它確實很不錯。
在 Decrypt 的 實測 中，ACE Music 在主流風格上始終能產出更具旋律性且更連貫的歌曲。
話雖如此，整體而言人聲表現聽起來更自然，較少出現那些有時會讓 AI 歌手聽起來像在費力唸出自己歌詞、大量使用自動調音，或為了填補空隙而憑空捏造詞語的合成痕跡。（不妨 在這裡聽聽我們的歌，順帶一提，這首歌是關於我們公司近期有關 資訊交易所 的最新公告。）
ACE 在處理歌曲結尾方面也表現得更好。Suno 偶爾會在接近結尾時引入奇怪的聲音、不必要的重複、憑空捏造或突兀的音樂變化，而 ACE 通常能維持其結構，並給出更乾淨的收尾。
這很重要，因為製作一段有說服力的副歌相對容易，相比之下，要在整首樂曲中維持一個音樂構想則困難得多，即使歌詞已經結束也一樣。
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當我們將模型推向較不傳統的類型時，Suno 仍具有優勢。
在我們的旋律死亡金屬測試中，ACE 一貫產出的曲目以一名女性以悅耳、乾淨的嗓音清晰地演唱，缺少了所要求風格中應有的侵略性人聲表現。整體而言，它把各種金屬樂流派全都搞混了。Suno 在恰當的重型風格中提供了更具創意的編曲，在幾個同樣嚴苛的提示詞下展現出更好的風格一致性。
這些結果是主觀的，而非受控的基準測試，但它們說明了為何排行榜上的勝利並不自動代表某個模型對每位音樂人來說都更好。
不僅僅是歌曲生成器
ACE 最有趣的功能或許是它的歌曲創作工作流程。
它的「Idea」功能可以將一個基本概念發展成歌詞和結構化的樂曲，辨識出各個歌曲段落並描述它們應如何編排。使用者接著可以精修這些素材，而不是反覆生成全新的曲目。
v1.1 Preview 更進一步，在生成音訊之前先建立樂譜。
「每一次生成都是一次新的演奏，因此即使樂譜保持不變，聲音也可能有所不同，」開發者解釋道。
使用者可以編輯旋律和和弦、重新生成演奏、匯出 MIDI 檔案，並將人聲與樂器分離以進行進一步製作。
這樣的工作流程讓 ACE 更接近於一名音樂製作助理，而非一個簡單的提示詞轉歌曲應用程式。
開源雄心
旗艦級的 ACE Music v1 模型仍為閉源，且沒有公開 API，因此使用者只能透過官方網站進行生成。然而，其開發者正推行一項並行的開源策略。
ACE Studio 與 StepFun 已經發布了 ACE-Step 1.5，這是一個獨立的模型系列，其程式碼與權重皆公開可用。與專有的旗艦模型不同，這些模型可以在使用者自己的硬體上運行——但使用的是較弱的模型。
該公司還承諾將有另一次發布。
「我們計劃在 2026 年底開源 ACE Music v1 Flash，」開發者在其網站上表示，並描述這是一個旨在平衡品質、生成速度與硬體需求的版本。
ACE Music 可透過其瀏覽器應用程式使用，提供有限的免費方案與付費訂閱。旗艦模型歌曲的商業使用權需要付費方案，而 ACE-Step 則提供另一個獨立的免費生成選項。
目前，ACE Music v1 在歌聲生成方面以 16 點 Elo 領先 Suno v6。其承諾推出的 Flash 版本將讓本地使用者能在 2026 年底前嘗試另一個模型。
