Suno v6 评测：最好的音乐生成模型？对比 Mureka、Lyria 与本地 ACE-Step 1.5

Suno v6 在 2026 年 9 月 9 日发布，是 Suno 的旗舰音乐生成模型，也是它首个得到唱片业支持的版本。要说它是”最好的音乐生成模型”，这一次有比较扎实的证据：在 Artificial Analysis 音乐竞技场（盲听投票的 Elo 榜）上，Suno v6 在人声赛道是 1144，在纯器乐赛道是 1148，两个赛道都排第一。需要补充的是：人声赛道第 1 名与第 2 名（自家的 v6-mini，1132）的置信区间有重叠，榜单把它们的名次标为 1 到 2。更重要的是，对本地读者来说，Suno v6 只能通过云端使用，不能下载运行；能在你自己显卡上跑的开放选择是 ACE-Step 1.5，但它不在这张榜单上，我们无法给出同一把尺子下的对比。

核实说明：Elo、置信区间与样本数读取自 Artificial Analysis 的音乐竞技场人声与纯器乐榜单（均为 v1.1，2026-11-01）；Suno v6 的功能来自 Suno 官方发布说明（2026-09-09），训练数据与使用感受来自 The Verge 的报道；ACE-Step 1.5 的信息来自其 Hugging Face 模型卡与官方 GPU 兼容性文档，速度为厂商自述。我们没有验证 Suno 的美元价格，只引用了积分额度的官方帮助页内容；换算胜率与积分折算是我们的推算。我们没有自己听过或跑过这些模型。

要点速览（更新于 2026-11-01）

• AA 音乐竞技场：人声赛道 Suno v6 1144±18、v6-mini 1132、Mureka V9.5 1102；纯器乐赛道 Suno v6 1148±22、v6-mini 1114、Mureka V9.5 1084。

• 按标准 Elo 公式推算，人声赛道 Suno v6 对 Mureka V9.5 的预期胜率约 56%，对 MiniMax Music 3.0 约 70%。

• 本地：ACE-Step 1.5 采用 MIT 许可，厂商称显存低于 4GB 即可运行，在 RTX 3090 上生成一首完整歌曲不到 10 秒；但它不在 AA 榜单上。

先看结论：榜单第一，但不是”碾压”

人声赛道（AA-Music-Vocal v1.1，2026-11-01 读取）：

纯器乐赛道（AA-Music-Instrumental v1.1）：

注意”锚点”：MiniMax Music 3.0 的 Elo 被固定为 1000，作为这张榜单的参照点，所以别的模型的数字是相对它的差距，而不是绝对分数。

把 Elo 差距换成胜率

我们假设这张榜单使用标准 Elo 刻度（这是我们的假设，榜单页面没有写出换算公式），则预期胜率等于 1 除以 1 加 10 的负分差除以 400 次方。用人声赛道的数字：

这说明两点：第一，在人声赛道，Suno v6 与自家 v6-mini 基本打平，免费的 v6-mini 是个很强的入门选项；第二，即使面对第三名的 Mureka V9.5，也有大约四成的盲听投票是对方赢。所以”最好”是统计意义上的领先，不代表每首歌都更好。

Suno v6 家族：它到底新在哪里

按 Suno 官方发布说明，v6 家族有三个模型：v6 是旗舰，稳定、精确；v6-wild 面向探索，更不可预测、更多变；v6-mini 是更快、更省资源的版本，所有用户都能用，而 v6 与 v6-wild 仅限付费用户。新功能包括：用日常语言编辑已有歌曲的某一段；把多个来源混合成一首（mashup）；采样并提取后生成新的节拍；根据”氛围”或灵感创作；用文字、音频、图像和视频作为输入；只改一句歌词而不重做整首歌。我们读到的 Suno 帮助资料称单次生成最长约 8 分钟，但这一点请以官方当前页面为准。

The Verge 的试用报道也给出了需要冷静看待的部分：v6 在理解曲风上”大幅进步”，但仍然无法做出”自然的不完美”，例如走音或不和谐的效果；人声里会出现更多 AI 特有的刺耳瑕疵。Verge 还提到，训练数据来自与华纳音乐、BMG 和 Believe 合作的授权内容以及”用户数据”，并指出不清楚这是否意味着训练数据完全没有来路不明的内容。

积分与费用：只能给出积分，不给美元

我们读取到的 Suno 帮助页（日期为 2025 年 12 月 19 日，早于 v6 发布，所以可能已经变化）写明：免费计划每天 50 积分，约可生成 10 首歌；Pro 每月 2,500 积分；Premier 每月 10,000 积分。付费用户对订阅期间下载的歌曲拥有商用权利（另一页帮助文章，日期 2026-09-03）。美元月费我们没有在官方页面上核实，所以不写，请以 Suno 官网为准。

我们的推算：若 v6 的积分消耗与帮助页的”50 积分约 10 首”一致（每首约 5 积分，这是一个未经验证的假设），Pro 每月约可生成 500 首，Premier 约 2,000 首。如果 v6 实际消耗更多积分，这个数字会变小。

本地能用什么：ACE-Step 1.5

官方的显存分档表显示：4GB 及以下为第 1 档，无语言模型，最长 4 到 6 分钟；6 到 8GB 可用 0.6B 语言模型；20 到 24GB 无需卸载与量化；24GB 以上全部模型可用，最长 10 分钟。这对想用 24GB 显卡的读者很友好，可参考24GB 显存能跑什么与RTX 5090、4090、3090 对比。更多关于 GPU 内存与生成式模型的关系，见ComfyUI 硬件要求。

关键的一点：ACE-Step 1.5 不在 AA 榜单上，榜单上的开放选择是 MusicGen（纯器乐 868），与榜首相差 280 分，按同样的假设，胜率差距悬殊。但 MusicGen 是更早的模型，不能代表 ACE-Step 1.5。所以我们不能说 ACE-Step 1.5 比 Suno v6 差多少，只能说没有可比的数据，请自己听。

本地电费的估算（我们的算术，仅作公式示范）：若显卡功率 350 瓦，生成一首歌用 10 秒，则耗电约 0.00097 千瓦时（350 瓦乘以 10 秒除以 3600 得 0.97 瓦时），电费几乎可以忽略；本地方案的主要成本是显卡本身与你调参、挑选的时间。

怎么选

自己复现：盲听测试方法

我们没有听过这些模型，下面是你可以直接执行的流程，思路与 AA 竞技场一致。

1. 准备 20 条提示词：覆盖流行、说唱、民谣、电子、古典器乐、中文与英文歌词，每条在所有模型上用同一段文字。
2. 每个提示词每个模型生成 3 次，不挑选，保留全部。
3. 隐藏模型名：把文件随机重命名，由别人整理对照表。
4. 找 5 位以上听众做成对盲听：每对只问”更喜欢哪一首”，不告诉他们哪个是哪个。
5. 统计胜率：按 Elo 的思路计算，并给出置信区间；样本越多越可靠。
6. 单独检查：歌词是否被唱对、有没有明显的人声瑕疵、结构是否完整、有没有重复或截断。
7. 检查版权风险：用你的发布平台的检测工具试一遍，并保留生成记录。

常见错误

• 把 Elo 第一当成每首歌都最好：人声赛道第一对第三的胜率约 56%。
• 忽略锚点：1000 是 MiniMax Music 3.0 的参照点，不是满分。
• 把 v6-mini 当成差的版本：它在人声赛道 1132，与 v6 几乎无法区分。
• 把 Suno 的积分当成价格：我们没有核实美元价格，积分消耗也可能随模型变化。
• 把没上榜的开放模型当成差的模型：ACE-Step 1.5 没有可比数据，只是不知道。

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常见问题：Suno v6

Suno v6 是最好的音乐生成模型吗？

在 AA 音乐竞技场的盲听 Elo 上，它在人声（1144）与纯器乐（1148）两个赛道都排第一。但人声赛道上它与 v6-mini（1132）的区间重叠。

Suno v6 能本地运行吗？

不能，它只能通过 Suno 的服务使用。本地可选 ACE-Step 1.5，但它不在 AA 榜单上。

Suno v6 免费吗？

v6-mini 对所有用户开放；v6 与 v6-wild 仅限付费用户。我们没有核实美元价格。

ACE-Step 1.5 需要什么显卡？

官方称低于 4GB 显存可运行（仅 DiT 模式），加入 0.6B 语言模型约需 6GB；XL 模型约需 12 到 20GB。

生成的歌曲能商用吗？

Suno 帮助页称付费用户对订阅期间下载的歌曲拥有商用权利；ACE-Step 1.5 采用 MIT 许可并称可商用。两者都请自行核实原创性与适用条款。

v6 的训练数据合法吗？

The Verge 报道称数据包含华纳音乐、BMG、Believe 的授权内容和用户数据，并指出不清楚是否完全没有来路不明的内容。我们不做法律判断。

和我们聊聊

在尝试本地音乐生成？欢迎到社区交流，或者发邮件到 admin@microaione.com。

参考资料：Artificial Analysis 音乐人声榜单、Artificial Analysis 音乐纯器乐榜单、Suno v6 官方发布说明、The Verge：Suno v6、Hugging Face：ACE-Step 1.5、ACE-Step 1.5 GPU 兼容性指南。