沒有AI味的AI音樂來了，Mureka V9.5交出滿分音樂答卷

AI音樂這兩年火得很快，打開任何一個音樂平臺，AI生成的歌單已經多到刷不完。聽得多了你會發現一個問題，這些歌聽起來都挺像那么回事，卻又總覺得差點意思。

旋律從頭到尾擠得滿滿當當，沒有一個小節舍得停下來喘口氣。人聲像被伴奏活活埋掉的配角，怎么都冒不出來。段落之間一個力度撐到底，前一段還在深情款款，后一段突然不知道拐到哪兒去了。情緒斷層、結構割裂，像是把幾首不同歌的片段硬拼在了一起。

這倒不是哪家產品的問題，整個行業的路子多少都有點偏。很長時間里，行業里把堆滿編配當成了完成度，多層樂器一疊，第一耳確實熱鬧，但經不起細聽。熱鬧底下空落落的，什么都沒說出來。這種AI味兒太重的歌，很難直接拿去做商用發行。

7月19日，昆侖萬維天工AI在2026世界人工智能大會上發布了新一代音樂生成底座Mureka V9.5，同時推出了基于這個底座的O3反思式音樂推理方案，以及一個全新的創作Agent體驗。

V9.5的方向很明確，做更克制、更真實、更貼合創作意圖的音樂，說白了就是更有人味兒、更少AI味兒。O3的思路是用test-time scaling讓音樂思考從一次性規劃變成持續推演，寫一段回頭看一段，不對就改。創作Agent則是把定稿改成了版本化管理，創作不再是一錘子買賣。

Mureka V9.5發布現場

Mureka V9.5官方視頻

一、不是堆編配，是給音樂留出呼吸空間

Mureka的技術路線叫MusiCoT，核心思路是讓模型在生成音頻之前先形成一套音樂思維，從全曲結構到局部細節，粗到細地組織創作，而不是逐幀瞎蒙。

V9.5在這個基礎上往前推了一步，它開始思考一首真實的歌到底是怎么成立的。編配不用時刻拉滿，聲部得學會呼吸，情緒推進得有留白，所有聲音上的選擇都該為創作意圖服務。它不再追求第一耳讓你覺得好厲害，而是在一個更真實的音樂框架里，把Prompt控制、人聲表現、音質和情緒表達做扎實。

（AI 自動分析畫面的場景、動作和情緒，創作更貼合內容的配樂）

我們回頭掃了一遍樣本，一致的感覺是，它聽起來更克制、更真實，也更不像AI寫的。

歌曲《夜色緩緩》

定位：中文流行，對標國內流行市場，情緒捕捉準確

提示詞：以柔和鋼琴、中文流行，氛圍合成器和漸進式弦樂構建電影感情緒，男聲貼近演唱，細膩、克制，從低聲訴說逐漸走向情感釋放。整體像雨夜里未說出口的告別，憂傷但溫柔，不煽情卻充滿力量。 Featuring soft piano, Chinese pop influences, atmospheric synth layers, and gradual strings to create a cinematic emotional atmosphere. Intimate male vocals with delicate, restrained delivery, building from quiet storytelling to emotional release. Like an unspoken goodbye on a rainy night, melancholic yet tender, powerful without being dramatic.

歌曲《Melted Chrome 2》分版

定位：一首標準的西海岸G-Funk，風格極佳，對小眾曲風的捕捉，風格極致表達，對合成器和地域文化理解，理解曲風的風格表達，音效選取的有特點，編曲層層遞進

提示詞： 迷幻西海岸 G-Funk 街頭說唱。深沉滑動的合成器低音、Moog 哨音、Talkbox 氛圍、溫暖 Rhodes、哇音吉他與復古磁帶質感，配合松弛靠后的鼓點和沙啞男聲，營造低底盤夜間巡游般的迷幻街頭氛圍。 Psychedelic West Coast G-Funk street rap, featuring deep sliding synth bass, a melted Moog whistle lead, talkbox haze, warm Rhodes, muted wah guitar, warped cassette textures, and a lazy behind-the-beat groove. Raw raspy male vocals deliver relaxed, human street storytelling over a smoky lowrider night-cruise atmosphere, with no trap hi-hats, drill patterns, or EDM drops.

傳統AI音樂的習慣做法是默認疊多層樂器、持續填充旋律，覺得這樣才有完成感。V9.5把配器邏輯整個翻了過來，聲部怎么進怎么出、樂器什么時候上什么時候撤、強弱動態怎么走，全部看提示詞的情緒和曲風來定。無效聲部主動砍掉，給主旋律和人聲騰位置，給情緒轉折留白。它在學真人編曲那種輕重交替、張弛有度的習慣。

（僅需上傳一張照片與一小段清晰人聲,即可快速生成專屬 Character）

數據上顯示，同一輪100首樣本的盲測里，V9.5在旋律、人聲、音質和編配上都有提升，指令精準度從6.92提到了7.62。

具體到四個評測維度：第一，編配上它更克制，不把配器密度等同于音樂質量，為主旋律、人聲和情緒變化留出了呼吸空間。第二，音樂框架上它更真實，聲部進入、段落推進與動態關系更接近真實創作，減少了模板化和復雜堆疊感。第三，人聲表現良品率達到61.0%，情緒、唱腔和伴奏之間的關系更自然，聽起來更可信。第四，意圖優先于炫技這一點尤其明顯，97.0%的控制良品率和95.7%的曲風完全體現比例，說明復雜度更多被用于服務Prompt，而不是掩蓋音樂判斷。

一句話總結，V9.5的任務是把歌做得更自然。

二、不是生成得更多，是想得更深

如果說V9.5解決的是聽起來像不像人做的，O3解決的就是想得夠不夠深。

O3跑在V9.5之上，用test-time scaling把MusiCoT的推理過程拉長了。從能看到的層面來說，它不是簡單地把生成拉長或者算更久，而是讓模型在生成過程中持續問自己：當前這段旋律還在為整首歌服務嗎？編配是不是又把主唱淹了？情緒是不是透支了？結構有沒有跑偏？多出來的算力，被用來回頭看和自己改，讓音樂思維一步步收斂，而不是一次決定后一條道走到黑。

具體來說，這種反思式推理覆蓋四個能力。首先，全曲目標不丟，MusiCoT先定好結構、情緒和表達方向，后面每一步判斷都回到這個全局目標，不是走一步看一步。其次，生成中持續審視，模型不光判斷局部好不好聽，還檢查當前選擇有沒有破壞整首歌的一致性。再次，發現偏差后自己改，旋律、編配、人聲或情緒跑偏了，后續決策會重新校準，有點像創作者寫完一段回頭聽，覺得不對，刪了重來。最后是成本，更高的推理成本換的不是算力炫耀，而是審視、修正和收斂的空間。

這套機制能有效，前提是底座先有了真實感。V9.5提供了一個更克制、更自然的基底，O3不需要從一個充滿AI堆疊感的結果開始補救，而是在一個已經不錯的底子上打磨。

歌曲《誤差》

定位：更擬真的音色，編曲可以理解提示詞的感覺

提示詞： Minimal Electronic / Cosmic Pop。晶瑩合成器脈沖、低頻氛圍無人聲與極簡電子紋理，描繪一座漂浮在沉睡星球軌道上的空間站，冰冷、空曠、遙遠。整體像隔著舷窗凝望深空，緩慢、克制、沉思，充滿失重感與未知感。 Minimal Electronic / Cosmic Pop，Featuring crystal-like synth pulses, soft sub drones, minimal electronic textures, and vast spatial reverb. A cold and distant soundscape inspired by a drifting orbital station, creating a feeling of weightlessness, isolation, and quiet contemplation.

歌曲《Still in the Room》

定位：更穩定的編曲，完整的編曲，模型可以完整的捕捉曲風。

提示詞：Dream Pop。混響吉他、漂浮感男聲與柔和氛圍合成器營造朦朧夢境質感，溫暖貝斯和松弛鼓組支撐空間感，整體像私人房間里的夜晚獨處，迷離、內省、溫柔而有距離感。 Prompt：Dream Pop, featuring reverb-rich guitars, floating male vocals, soft atmospheric pads, warm bass, and restrained drums. A hazy and intimate soundscape with a private studio feeling, blending dreamy textures, emotional distance, and gentle melodic hooks.

方向性數據也支持這個判斷。此前一輪100首實驗中，推理擴展把聽感良品率從35%提到了43%，綜合可用率從35%提到39%。這說明更充分的音樂CoT加test-time scaling這條路有繼續提升質量的潛力。

（評測范圍：100 首歌曲樣本。數字來自同一輪候選對照；“更有人味、更少 AI 味”來自評審對樣本的回掃歸因，是對音樂形態、編配克制和真實感的綜合判斷，不是由單一數值直接定義。）

當然，這個結果是基于前期底座的，只是用來驗證技術方向，不代表新版V9.5下的最終O3指標。

V9.5負責把歌做得更自然，O3負責交付前多看多想多修一遍。兩個組合在一起，實現的是一件事，從一次性生成跨到完整思考打磨，把復盤、修正、收斂的流程嵌進模型生成的每一步。

三、從0到1到行業登頂，一條自主可控的技術路線

Mureka V9.5的克制和真實感不是這一代突然冒出來的。

Mureka是昆侖萬維天工Skywork AI自研的，國內最早實現端到端落地的通用AI音樂大模型。從2年前開始投入，2024年初初代產品SkyMusic 1.0內測，打通了文本轉歌曲、多樂器伴奏、人聲合成的完整閉環，完成從0到1的落地，也開啟了國內通用AI音樂工業化的探索。

一年后，Mureka V6加O1正式發布，全球首次落地MusiCoT音樂思維鏈框架，顛覆了逐幀生成的邏輯，先規劃全曲結構再填充細節。同步推出的初代推理增強O系列支持10種語言詞曲生成，覆蓋流行、搖滾、爵士、電子等全品類，上線后迅速積累了全球數百萬創作者用戶。到2025年底的V7.6加O2迭代，重點優化了人聲質感、混音聲場和提示詞理解精度，大幅降低了模板化編曲問題，同時開放完整API生態，服務全球數千家企業開發者，落地短視頻、游戲、播客、影視配樂等商用場景。

真正的轉折出現在2026年初。Mureka V8在國際權威AI音樂評測榜單拿下人聲、器樂雙榜第一，綜合實力超越Suno、Udio、Google Lyria等海外主流競品，完成了從可用到可直接商用發布的質變。MusiCoT體系全面成熟，同步與太合音樂等頭部音樂集團達成產業戰略合作。同年3月V9亮相，進一步收緊編配邏輯，弱化過度堆疊的AI聽覺特征，優化曲風辨識度和用戶意圖匹配度，為V9.5的真實感底座打下了基礎。

到7月V9.5加O3組合登場，放棄堆砌聲部制造飽滿感的老路子，重構真實音樂創作的底層邏輯。O3全新的反思式推理架構落地，試圖從根上解決AI音樂結構割裂、情緒斷層、表達失真的老問題。

橫向對比的話，早期競品大多靠加厚配器、密集聲部來制造豐富感，旋律擁擠、人聲被蓋、段落無留白這些毛病很常見。Mureka整條路線一直堅持模擬人類音樂人的創作邏輯，先全局結構，再局部細節。V9.5和O3的組合把這條路線的優勢進一步拉開了。

歷史同口徑評測數據顯示，Mureka系列在整體聽感、成品音質、綜合可用率上長期領先海外競品Suno V5.5，之前只在復雜提示詞精準度上有點小差距，V9.5已經把這塊短板補齊了，曲風還原和提示詞匹配都做到了同輪第一。

（歷史競品對照）

四、從“定稿創作”走向“版本化工作流”

很長一段時間里，全球AI音樂行業的競爭焦點都停在聲音多的層面上。Mureka V9.5加O3的組合給出了另一種答案：AI音樂的核心競爭力不是聲音多，而是像人一樣思考、創作、打磨。

對不同的人來說，這件事的意義不一樣。對普通創作者，輸入一段文字就能拿到人聲自然、編曲有層次、情緒完整的歌，不需要后期花大量時間刪多余聲部、修僵硬人聲。對專業音樂人，V9.5的克制基底適合做創作草稿、副歌靈感、配樂基底，O3的自我修正功能可以省掉反復試聽調整的功夫。對企業客戶，更高的綜合可用率、穩定的音頻健康度、精準的風格還原，短視頻、游戲、影視、有聲內容批量配樂的門檻和成本都在往下走。

但最值得關注的，其實是創作Agent帶來的工作流變化。傳統音樂創作和多數AI音樂工具，還是生成一首歌然后定稿的邏輯，創作本質上是個低頻、高成本、看運氣的事。

（一次對話，靈活調用所用能力）

Mureka對創作的理解發生了根本變化，創作不再是寫出一首歌，而是在版本空間里做選擇、做判斷、做迭代。

產品層面，這個理念落地成三個空間。探索空間，同一創意快速出多個版本，打開可能性。控制空間，在旋律、人聲、結構等維度上局部保留和替換，精確到段。執行空間，Studio把操作DAW變成指揮創作，門檻降了，上限升了。創作者可以把更多時間花在審美決策上，而不是反復試錯。

創作 Agent 界面

從更大的視角看，Mureka已經不是一個單一模型或功能，而是在長成一個平臺。

內容形態是AI原生的，作品可以版本化、可以二創、可以持續進化，這跟傳統音樂平臺承載的內容形態天然不同。雙邊價值同時成立，對創作者提供效率、上限和工作流，對普通用戶提供表達、參與和關系連接。商業模型也是三條線并行，訂閱、創作工具Studio、B端分發加API。

AI 重塑視頻、游戲、音樂與全球文娛圓桌論壇照片

這次WAIC上，昆侖萬維除了Mureka V9.5，還同步發布了Matrix-3.5世界模型和Riemann-1.0 底層底座，這次發布是昆侖萬維在“4+3”AGI戰略下的關鍵動作，即以四大SOTA模型為技術底座，支撐AI短劇、AI音樂、AI游戲三大AI原生平臺經濟體。

在同期舉行的AI重塑視頻、游戲、音樂與全球文娛圓桌論壇上，自己的AI音樂創作體驗：“我今天早上還讓Mureka V9.5生成兩首歌，很不錯。一首是參照楊宗緯的《空白格》生成的抒情歌，另一首是模仿顏人中的風格，寫了一首關于中年危機的歌。詞寫得挺觸動人心的。”

隨后，王珞丹也談到了她與音樂人朋友的交流經歷：“我有個做音樂的朋友，他跟我分享了一個很有意思的案例。他在編曲環節把任務交給了AI軟件，結果生成了兩個完全不同的版本。他讓我盲選，問我更喜歡哪一個。我選完之后，他才告訴我，我喜歡的那個版本其實是AI做的。”

從音樂到語言到多模態，一個完整的AI Native平臺正在成形。Mureka是這個平臺上的音樂基礎設施，也是目前感知度最高的入口之一。

Mureka的長線目標非常明確，不把AI當成快速生成音樂的捷徑工具，而是打造一套原生的AI多模態創作基礎設施，讓AI成為音樂人真正的創作伙伴。

未來AI音樂的競爭，最終比的也許不是誰家模型最大，誰能率先建起一套真正理解音樂審美、能持續自我進化、把好聽變成可控系統能力的創作基礎設施，誰就拿到了下一張門票。Mureka V9.5加O3加創作Agent這一套組合拳，像是在回應這個行業正在發生的變化。（本文首發于鈦媒體APP）