人工智能已经非常擅长写歌了。现在，一个相对陌生的竞争对手在自己的游戏中成功击败了可以说是人工智能音乐界最知名的公司 Suno。

由 ACE Studio 开发的 ACE Music v1 在 Artificial Analysis 声乐排行榜上名列第一，得分为 1,160 Elo 分，而 Suno v6 为 1,144 分。

AA-Music-Vocal v1.1 基准测试衡量人工智能生成的包含人声的歌曲的质量。评估者会聆听根据相同提示生成的曲目，而不知道是哪个模型创建的曲目，然后选择他们最喜欢的曲目。这些偏好决定了 Elo 风格的评分，分数越高表明听众偏好越强。

NVDA 11 月高点

领先优势相对较窄，并且模型的统计置信区间重叠。 Suno 还在单独的器乐排行榜上保持着榜首位置。

ACE Studio 成立于 2018 年，最初专注于从 MIDI 音符和歌词合成歌声。其最新的 ACE Music v1 模型根据书面描述或用户提供的歌词生成完整的歌曲。

我们测试了它。这真的很好。

在 Decrypt 的实际测试中，ACE Music 始终以主流风格创作出旋律更加优美、连贯的歌曲。

也就是说，声音表演总体上听起来更自然，合成音损更少，有时让人工智能歌手听起来像是在努力发音自己的歌词，使用大量自动调谐或幻觉单词只是为了填补空间。 （来吧，在这里听一下我们的歌曲，顺便说一句，这首歌是关于我们最新的公司关于信息交换的公告的。）

ACE 还更好地处理了歌曲结尾。 Suno 偶尔会引入奇怪的声音、不必要的重复、幻觉或临近终点时突然的音乐变化，而 ACE 通常保持其结构并给出更清晰的结论。

这很重要，因为与在整个作品中保持音乐理念相比，即使歌词已经结束，制作令人信服的副歌相对容易。

当我们将模型推向非传统类型时，Suno 仍然具有优势。

在我们的旋律死亡金属测试中，ACE 始终制作出一位女士以令人愉快、干净的声音清晰演唱的曲目，缺少所要求的风格中预期的激进的声音传递。总的来说，它混淆了金属流派。 Suno 在适当的重风格中提供了更具创造性的安排，在几个类似要求较高的提示中具有更好的风格一致性。

结果是主观的，而不是受控的基准，但它们表明了为什么排行榜的胜利不会自动使一个模型对每个音乐家都更好。

不仅仅是歌曲生成器

ACE 最有趣的功能可能是它的歌曲创作工作流程。

其“想法”功能可以将基本概念发展为歌词和结构化作品，识别各个歌曲部分并描述它们应该如何排列。然后，用户可以精炼素材，而不是重复生成全新的曲目。

v1.1 预览版更进一步，在生成音频之前创建乐谱。

“每一代都是新的表演，因此即使分数保持不变，声音也可能会有所不同，”开发人员解释道。

用户可以编辑旋律和和弦、重新生成演奏、导出 MIDI 文件以及将人声与乐器分离以进行进一步制作。

该工作流程使 ACE 更接近音乐制作助手，而不是简单的歌曲提示应用程序。

开源野心

旗舰版 ACE Music v1 模型仍然是闭源的，没有公共 API，因此用户只能通过官方网站生成。然而，其开发人员正在追求并行的开源策略。

ACE Studio 和 StepFun 已经发布了 ACE-Step 1.5，这是一个独立的模型系列，其代码和权重都是公开的。与专有旗舰产品不同，它们可以在用户自己的硬件上运行，但使用较弱的模型。

该公司还承诺再次发布。

开发人员在他们的网站上表示：“我们计划在 2026 年末开源 ACE Music v1 Flash”，并描述了一个旨在平衡质量、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。旗舰歌曲的商业使用权需要付费计划，而 ACE-Step 则提供单独的免费生成选项。

目前，ACE Music v1 在声乐生成方面领先 Suno v6 16 点 Elo。它承诺在 2026 年底之前发布 Flash 将为本地用户提供另一种尝试模式。