没有AI味的AI音乐来了，Mureka V9.5交出满分音乐答卷

旋律从头到尾挤得满满当当，没有一个小节舍得停下来喘口气。人声呢，像被伴奏活活埋掉的配角，怎么也冒不出来。段落之间，力度一路撑到底，前一段还在深情款款，后一段突然不知道拐到哪儿去了。情绪断层、结构割裂，活像是把几首不同歌的片段硬拼在了一起。

这倒不是哪家产品独有的毛病，整个行业的路子，多少都有点偏。很长一段时间里，行业里把“堆满编配”当成了“完成度”。多层乐器一叠，第一耳听上去确实热闹，但经不起细品。热闹底下空落落的，什么都没说出来。这种AI味儿太重的歌，很难直接拿去做商用发行。

7月19日，昆仑万维天工AI在2026世界人工智能大会上，发布了新一代音乐生成底座Mureka V9.5，同时推出了基于这个底座的O3反思式音乐推理方案，以及一个全新的创作Agent体验。

V9.5的方向很明确：做更克制、更真实、更贴合创作意图的音乐。说白了，就是更有人味儿，更少AI味儿。O3的思路，是用test-time scaling让音乐思考从一次性规划，变成持续推演——写一段，回头看一段，不对就改。而创作Agent，则是把“定稿”改成了“版本化管理”，创作不再是一锤子买卖。

Mureka V9.5发布现场

Mureka V9.5最新视频

一、不是堆编配，是给音乐留出呼吸空间

Mureka的技术路线叫MusiCoT，核心思路是让模型在生成音频之前，先形成一套“音乐思维”，从全曲结构到局部细节，由粗到细地组织创作，而不是逐帧瞎蒙。

V9.5在这个基础上往前迈了一大步。它开始真正思考：一首真实的歌，到底是怎么成立的？编配不用时刻拉满，声部得学会呼吸，情绪推进得有留白，所有声音上的选择，都该为创作意图服务。它不再追求第一耳让你觉得“好厉害”，而是在一个更真实的音乐框架里，把Prompt控制、人声表现、音质和情绪表达，做扎实。

（AI 自动分析画面的场景、动作和情绪，创作更贴合内容的配乐）

我们回头扫了一遍样本，一致的感觉是：它听起来更克制、更真实，也更不像AI写的。

歌曲《夜色缓缓》
定位：中文流行，对标国内流行市场，情绪捕捉准确

提示词：以柔和钢琴、中文流行，氛围合成器和渐进式弦乐构建电影感情绪，男声贴近演唱，细腻、克制，从低声诉说逐渐走向情感释放。整体像雨夜里未说出口的告别，忧伤但温柔，不煽情却充满力量。 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：一首标准的西海岸G-Funk，风格极佳，对小众曲风的捕捉，风格极致表达，对合成器和地域文化理解，理解曲风的风格表达，音效选取的有特点，编曲层层递进

提示词： 迷幻西海岸 G-Funk 街头说唱。深沉滑动的合成器低音、Moog 哨音、Talkbox 氛围、温暖 Rhodes、哇音吉他与复古磁带质感，配合松弛靠后的鼓点和沙哑男声，营造低底盘夜间巡游般的迷幻街头氛围。 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.

传统AI音乐的习惯做法，是默认叠多层乐器、持续填充旋律，觉得这样才有“完成感”。V9.5把配器逻辑整个翻了过来。声部怎么进怎么出、乐器什么时候上什么时候撤、强弱动态怎么走，全部看提示词的情绪和曲风来定。无效声部主动砍掉，给主旋律和人声腾位置，给情绪转折留白。它在学真人编曲那种轻重交替、张弛有度的习惯。

（仅需上传一张照片与一小段清晰人声,即可快速生成专属 Character）

数据上也能说明问题。同一轮100首样本的盲测里，V9.5在旋律、人声、音质和编配上都有提升，指令精准度从6.92提到了7.62。

具体到四个评测维度：第一，编配上它更克制，不把配器密度等同于音乐质量，为主旋律、人声和情绪变化留出了呼吸空间。第二，音乐框架上它更真实，声部进入、段落推进与动态关系更接近真实创作，减少了模板化和复杂堆叠感。第三，人声表现良品率达到61.0%，情绪、唱腔和伴奏之间的关系更自然，听起来更可信。第四，意图优先于炫技这一点尤其明显，97.0%的控制良品率和95.7%的曲风完全体现比例，说明复杂度更多被用于服务Prompt，而不是掩盖音乐判断。

一句话总结，V9.5的任务，就是把歌做得更自然。

二、不是生成得更多，是想得更深

如果说V9.5解决的是“听起来像不像人做的”，那O3解决的，就是“想得够不够深”。

O3跑在V9.5之上，用test-time scaling把MusiCoT的推理过程拉长了。从能看到的层面来说，它不是简单地把生成拉长或者算更久，而是让模型在生成过程中持续问自己：当前这段旋律，还在为整首歌服务吗？编配是不是又把主唱淹了？情绪是不是透支了？结构有没有跑偏？多出来的算力，被用来“回头看”和“自己改”，让音乐思维一步步收敛，而不是一次决定后，一条道走到黑。

具体来说，这种反思式推理覆盖四个能力。首先，全曲目标不丢，MusiCoT先定好结构、情绪和表达方向，后面每一步判断都回到这个全局目标，不是走一步看一步。其次，生成中持续审视，模型不光判断局部好不好听，还检查当前选择有没有破坏整首歌的一致性。再次，发现偏差后自己改，旋律、编配、人声或情绪跑偏了，后续决策会重新校准，有点像创作者写完一段回头听，觉得不对，删了重来。最后是成本，更高的推理成本换的不是算力炫耀，而是审视、修正和收敛的空间。

这套机制能有效，前提是底座先有了真实感。V9.5提供了一个更克制、更自然的基底，O3不需要从一个充满AI堆叠感的结果开始补救，而是在一个已经不错的底子上打磨。

歌曲《误差》
定位：更拟真的音色，编曲可以理解提示词的感觉

提示词： Minimal Electronic / Cosmic Pop。晶莹合成器脉冲、低频氛围无人声与极简电子纹理，描绘一座漂浮在沉睡星球轨道上的空间站，冰冷、空旷、遥远。整体像隔着舷窗凝望深空，缓慢、克制、沉思，充满失重感与未知感。 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：更稳定的编曲，完整的编曲，模型可以完整的捕捉曲风。

提示词：Dream Pop。混响吉他、漂浮感男声与柔和氛围合成器营造朦胧梦境质感，温暖贝斯和松弛鼓组支撑空间感，整体像私人房间里的夜晚独处，迷离、内省、温柔而有距离感。 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.

方向性数据也支持这个判断。此前一轮100首实验中，推理扩展把听感良品率从35%提到了43%，综合可用率从35%提到39%。这说明，更充分的音乐CoT加上test-time scaling这条路，有继续提升质量的潜力。

（评测范围：100 首歌曲样本。数字来自同一轮候选对照；“更有人味、更少 AI 味”来自评审对样本的回扫归因，是对音乐形态、编配克制和真实感的综合判断，不是由单一数值直接定义。）

当然，这个结果是基于前期底座的，只是用来验证技术方向，不代表新版V9.5下的最终O3指标。

V9.5负责把歌做得更自然，O3负责交付前多看多想多修一遍。两个组合在一起，实现的是一件事：从一次性生成，跨到完整思考打磨，把复盘、修正、收敛的流程，嵌进模型生成的每一步。

三、从0到1到行业登顶，一条自主可控的技术路线

Mureka V9.5的克制和真实感，不是这一代突然冒出来的。

Mureka是昆仑万维天工Skywork AI自研的，国内最早实现端到端落地的通用AI音乐大模型。从2年前开始投入，2024年初初代产品SkyMusic 1.0内测，打通了文本转歌曲、多乐器伴奏、人声合成的完整闭环，完成了从0到1的落地，也开启了国内通用AI音乐工业化的探索。

一年后，Mureka V6加O1正式发布，全球首次落地MusiCoT音乐思维链框架，碘伏了逐帧生成的逻辑，先规划全曲结构再填充细节。同步推出的初代推理增强O系列，支持10种语言词曲生成，覆盖流行、摇滚、爵士、电子等全品类，上线后迅速积累了全球数百万创作者用户。到2025年底的V7.6加O2迭代，重点优化了人声质感、混音声场和提示词理解精度，大幅降低了模板化编曲问题，同时开放完整API生态，服务全球数千家企业开发者，落地短视频、游戏、播客、影视配乐等商用场景。

真正的转折出现在2026年初。Mureka V8在国际权威AI音乐评测榜单，拿下人声、器乐双榜第一，综合实力超越Suno、Udio、Google Lyria等海外主流竞品，完成了从“可用”到“可直接商用发布”的质变。MusiCoT体系全面成熟，同步与太合音乐等头部音乐集团达成产业战略合作。同年3月V9亮相，进一步收紧编配逻辑，弱化过度堆叠的AI听觉特征，优化曲风辨识度和用户意图匹配度，为V9.5的真实感底座打下了基础。

到7月V9.5加O3组合登场，放弃堆砌声部制造饱满感的老路子，重构真实音乐创作的底层逻辑。O3全新的反思式推理架构落地，试图从根上解决AI音乐结构割裂、情绪断层、表达失真的老问题。

横向对比的话，早期竞品大多靠“加厚配器、密集声部”来制造丰富感，旋律拥挤、人声被盖、段落无留白这些毛病很常见。Mureka整条路线，一直坚持模拟人类音乐人的创作逻辑——先全局结构，再局部细节。V9.5和O3的组合，把这条路线的优势进一步拉开了。

历史同口径评测数据显示，Mureka系列在整体听感、成品音质、综合可用率上长期领先海外竞品Suno V5.5，之前只在复杂提示词精准度上有点小差距，V9.5已经把这块短板补齐了，曲风还原和提示词匹配都做到了同轮第一。

（历史竞品对照）

四、从“定稿创作”走向“版本化工作流”

很长一段时间里，全球AI音乐行业的竞争焦点，都停在“声音多”的层面上。Mureka V9.5加O3的组合给出了另一种答案：AI音乐的核心竞争力，不是声音多，而是像人一样思考、创作、打磨。

对不同的人来说，这件事的意义不一样。对普通创作者，输入一段文字就能拿到人声自然、编曲有层次、情绪完整的歌，不需要后期花大量时间删多余声部、修僵硬人声。对专业音乐人，V9.5的克制基底适合做创作草稿、副歌灵感、配乐基底，O3的自我修正功能可以省掉反复试听调整的功夫。对企业客户，更高的综合可用率、稳定的音频健康度、精准的风格还原，短视频、游戏、影视、有声内容批量配乐的门槛和成本，都在往下走。

但最值得关注的，其实是创作Agent带来的工作流变化。传统音乐创作和多数AI音乐工具，还是“生成一首歌然后定稿”的逻辑，创作本质上是个低频、高成本、看运气的事。

（一次对话，灵活调用所用能力）

Mureka对创作的理解发生了根本变化。创作不再是“写出一首歌”，而是在版本空间里做选择、做判断、做迭代。

产品层面，这个理念落地成三个空间。探索空间，同一创意快速出多个版本，打开可能性。控制空间，在旋律、人声、结构等维度上局部保留和替换，精确到段。执行空间，Studio把操作从DAW变成指挥创作，门槛降了，上限升了。创作者可以把更多时间花在审美决策上，而不是反复试错。

创作 Agent 界面

从更大的视角看，Mureka已经不是一个单一模型或功能，而是在长成一个平台。

内容形态是AI原生的，作品可以版本化、可以二创、可以持续进化，这跟传统音乐平台承载的内容形态天然不同。双边价值同时成立，对创作者提供效率、上限和工作流，对普通用户提供表达、参与和关系连接。商业模型也是三条线并行：订阅、创作工具Studio、B端分发加API。

AI 重塑视频、游戏、音乐与全球文娱圆桌论坛照片

这次WAIC上，昆仑万维除了Mureka V9.5，还同步发布了Matrix-3.5世界模型和Riemann-1.0底层底座。这次发布，是昆仑万维在“4+3”AGI战略下的关键动作，即以四大SOTA模型为技术底座，支撑AI短剧、AI音乐、AI游戏三大AI原生平台经济体。

在同期举行的AI重塑视频、游戏、音乐与全球文娱圆桌论坛上，有嘉宾分享了自己的AI音乐创作体验：“我今天早上还让Mureka V9.5生成两首歌，很不错。一首是参照杨宗纬的《空白格》生成的抒情歌，另一首是模仿颜人中的风格，写了一首关于中年危机的歌。词写得挺触动人心的。”

随后，王珞丹也谈到了她与音乐人朋友的交流经历：“我有个做音乐的朋友，他跟我分享了一个很有意思的案例。他在编曲环节把任务交给了AI软件，结果生成了两个完全不同的版本。他让我盲选，问我更喜欢哪一个。我选完之后，他才告诉我，我喜欢的那个版本其实是AI做的。”

从音乐到语言到多模态，一个完整的AI Native平台正在成形。Mureka是这个平台上的音乐基础设施，也是目前感知度最高的入口之一。

Mureka的长线目标非常明确：不把AI当成快速生成音乐的捷径工具，而是打造一套原生的AI多模态创作基础设施，让AI成为音乐人真正的创作伙伴。

未来AI音乐的竞争，最终比的也许不是谁家模型最大。谁能率先建起一套真正理解音乐审美、能持续自我进化、把“好听”变成可控系统能力的创作基础设施，谁就拿到了下一张门票。Mureka V9.5加O3加创作Agent这一套组合拳，像是在回应这个行业正在发生的变化。