Suno v6 對決 Lyria 3.5：讓 AI 音樂合法化的兩條路徑

如果你聽信那些行銷說法，Suno v6 和 Lyria 3.5 是同一種產品：一個能寫出完整歌曲的 AI，而且現在還能用授權音樂來創作，讓你不必建立在別人的版權問題之上。Google DeepMind 的 Lyria 3.5 於 2026 年 7 月 29 日在 Flow Music 中推出，並於 9 月 4 日開放給所有 Gemini 用戶。Suno v6 晚了五天，於 9 月 9 日問世，與 Warner、BMG 和 Believe 合作訓練而成。兩者宣稱相同，但這兩個模型在接下來幾乎每一個決策上都處於對立的兩端：你在哪裡運行它們、一首歌可以多長、誰付錢給誰、以及歌曲完成之後又會如何。這篇比較的重點就在於這些差異，因為「授權」在兩者都具備的那一刻起，就不再是區別因素了。

簡短版本，給需要在一段話內做決定的人：Suno v6 是一款消費級工作室，擁有該類別中最完整的編輯功能組合——段落重寫、歌詞級替換、混搭、音訊取樣——以訂閱方式銷售，並將唱片公司的收益分成內建於價格中。Lyria 3.5 是 Google 的答案：這款模型將歌曲長度限制在約三分鐘，內建於 Flow Music 與 Gemini 應用程式中，每個輸出都帶有 SynthID 浮水印，而且也是兩者中唯一目前可透過開發者 API 存取的。兩者皆尚無獨立的聆聽評分，因此這場對決取決於存取方式、控制權、來源可追溯性與曲風特性，而非任何經測量的品質差距。

每個產品的形狀

Suno v6 是一款訂閱制消費產品。Pro（每月約 10 美元，按年計費更便宜）和 Premier（每月約 30 美元，按年計費更便宜）可解鎖旗艦版 Suno v6 和探索版 Suno v6-wild；免費方案則執行 Suno v6-mini。這些模型於 9 月 9 日取代了所有舊版 Suno 模型，而且 Suno 尚未開放 v6 的公開開發者 API——授權交易是透過 Suno 自家的應用程式進行，輸出內容也在其中提供與儲存。

Lyria 3.5 橫跨 Google 的各項服務。它的主要根據地是 Flow Music，即 Google 的歌曲創作平台（也就是 Google 於 2026 年 2 月收購的 Riffusion/ProducerAI 產品），該平台提供免費方案，以及 Google 定價約為每月 6 美元、18 美元和 48 美元的付費方案。自 9 月 4 日起，全球的 Gemini 應用程式使用者也可使用 Lyria 3.5，而且——這對開發者而言至關重要——還能透過 Gemini API、Google AI Studio 和 Google Vids 使用。Google 尚未公布 Lyria 3.5 世代專屬的每次請求定價，因此任何計劃在該 API 上進行開發的人，在 Google 公布費率表之前，都應將其成本視為尚未確認。

• 存取 — Suno 應用程式中的 Suno v6（僅限訂閱，無開發者 API），對比 Flow Music 與 Gemini 應用程式中的 Lyria 3.5，以及 Gemini API 和 AI Studio。

• 長度 — Suno v6 的長度在推出時不受限制（自訂/自動時長，Max Mode 用於長格式一致性），而 Lyria 3.5 的歌曲則為 30 秒至約三分鐘。

• 編輯 — Suno v6 段落重寫、單句歌詞替換、混搭、音訊取樣，對比 Lyria 3.5 的選擇性段落塗繪、歌詞重寫／翻譯，以及 Flow Music 中的樂器替換。

• 來源 — Suno v6 使用 Warner、BMG 和 Believe 的授權目錄進行訓練並共享收益；Lyria 3.5 則使用 Google 聲稱已授權的資料進行訓練，並在每首曲目上加上 SynthID 浮水印。

• 價格 — Suno v6 從免費版（v6-mini）起，Pro 約每月 $10，Premier 約每月 $30；而 Lyria 3.5 在 Flow Music 中有免費層級，付費層級約每月 $6–$48，API 定價尚未確認。

• 獨立評分——截至撰寫本文時，兩款模型皆無獨立評分；所有品質聲明均為廠商自行報告。

上述 Suno 的數據是 Suno 公佈的方案定價與功能說明；Lyria 3.5 的數據則是 Google 公佈的功能集與 Flow Music 定價。雙方都沒有針對對方進行獨立的基準測試，而且兩家公司的人聲品質宣稱都已在早期社群測試中受到質疑。

來源聲明，經誠實比較

這就是兩家公司故事聽起來相似但份量不同的關鍵。Suno v6 有明確的簽約合作夥伴：華納在2025年11月與 Suno 解決了版權訴訟，隨後協助打造模型，並提供自家目錄作為訓練資料；BMG 的音樂也被加入；Believe 則在9月8日簽署全球協議。Suno 訂閱收入的一部分從第一天起就流向這三家，而由它們決定如何支付藝人。那是一份合約，不是新聞稿，也正是 Suno 淘汰較舊未授權模型的原因——這些模型正是 Universal 和 Sony 仍在提告的對象，也是慕尼黑法院在7月31日 GEMA 案中做出不利裁決的標的。

Google的說法較為薄弱，也更難驗證。Google表示Lyria是以授權資料進行訓練，而SynthID浮水印技術意味著每個輸出都帶有來源標記，無論你是否想要。但Google並未公布其授權方，而且它本身正面臨音樂人的訴訟，對方指控Lyria 3使用了受版權保護的YouTube錄音進行訓練——Google已請求法院駁回此案。對於要在兩者之間選擇「哪個在商業使用上最安全」的創作者而言，誠實的答案是：Suno v6的安全性建立在已公開的唱片公司協議上，但背後仍有未解決的訴訟；而Lyria 3.5的安全性則建立在一個宣稱之上。兩者都比2024世代的音樂模型安全得多，但也都不是法律上的萬無一失。

上方擷取內容是 OrcaRouter 先前針對 Lyria 3.5 發布所製作的說明，內容詳盡涵蓋了 Google 的推出細節——包括四項宣稱的改進（音樂性、歌詞、人聲、創作控制）、Flow Music 編輯套件，以及 9 月 4 日的 Gemini 擴充功能。本文在 Lyria 對比部分，將依賴該報導的內容。

長度與控制：它們分歧最大的地方

Lyria 3.5 刻意設計為短格式模型。Google 讓您能在約 30 秒到三分鐘的區間內，精細控制速度與時長，還能設定曲風、BPM、調性/音階、情緒與歌曲結構，並可從多達十張參考圖片進行影像轉音樂。編輯方式是透過「塗抹」波形的一部分，只重新生成該部分。這使得 Lyria 3.5 在特定任務上表現出色——例如需要符合特定速度的配樂、襯底音樂，或是一段包含主歌與副歌的曲子——而其風格普遍被形容為電影感且具管弦樂風，流行人聲則是較弱的一環。

Suno v6 則反其道而行。它不公布硬性長度上限，而是朝完整、長篇、以人聲主導的歌曲推進，並提供 Max Mode 開關，旨在維持加長曲目、翻唱與歌聲之間的一致性。它的編輯模式是文字式而非頻譜式：你用文字告訴歌曲要改什麼（「把副歌改成福音合唱團」、「換掉這句歌詞」、「加入另一首曲子的鼓聲」），它只會重寫你指定的部分。Suno 的類型強項一直是具有表現力人聲的完整流行與搖滾歌曲，而 v6 保留了 Lyria 沒有對應功能的角色（personas）、歌聲（voices）與翻唱（covers）機制。

如果你的交付物是一首兩分半鐘、具備完整結構的歌曲，兩者都能達成。如果你的交付物是長達十分鐘的樂曲，或是一場需要逐句引導的聲樂表演，那麼只有其中一個是為此而設計的。

各項費用是多少，以及金錢流向何處

價格標籤看起來很接近——兩者都有免費方案，付費方案落在 $6–$48 的價格帶——{{1}}但金流走向不同{{/1}}。Suno v6 訂閱方案為你提供生成功能、獲得唱片公司授權的訓練資料，且在付費方案中還賦予你對輸出內容的指定權利；Suno 會將一部分收入分給 Warner、BMG 和 Believe，唱片公司再將其分給音樂人。Flow Music 或 Gemini 訂閱方案則提供生成功能與 SynthID 來源標記，Google 的授權成本被併入訂閱費用中吸收，而非對外揭露。對個人創作者來說，這個差異幾乎沒有影響。但對一家必須先出示權利鏈、才願意讓 AI 音樂碰觸商業產品的公司而言，Suno v6 的結構提供了一個可以指名道姓的交易對象，{{2}}這並非毫無意義{{/2}}。

要打開哪一個

當你早已身處 Google 生態系、需要附帶速度與調性控制的器樂和電影配樂素材、認為三分鐘長度的作品正好合適，或者你是需要 API 的開發者時，請選擇 Lyria 3.5——Lyria 3.5 是這次比較中唯一能透過 Gemini API 立即呼叫的模型。

當你需要完整、以人聲為主導的歌曲，需要長篇幅內容，或想要透過改寫段落和單句歌詞來迭代（而非重新生成），又或者已公開的唱片公司授權協議對你的商業用途至關重要時，請選擇 Suno v6。免費的 Suno v6-mini 也是在兩者之間進行 A/B 比較的最便宜方式：在 v6-mini 上生成，在 Flow Music 的免費方案中用相同提示詞生成，然後讓你的耳朵——而不是任一家廠商的行銷話術——來做決定。

這兩個懸而未決的問題將在未來幾個月內決定這場對決的走向。首先，Google尚未為Gemini API上的Lyria 3.5定價；在定價出爐之前，「開發者可存取的授權音樂模型」這頂桂冠仍是有條件的。其次，Suno v6完全沒有API，唯一的存取方式是訂閱制。等到雙方都公布API定價的那一刻，這就不再是產品比較，而是每次生成的成本比較——而進行這項比較的方法，正是任何團隊在升級模型時早已在用的那一套：讓挑戰者與現任者跑在平行測試路徑上，觀察品質與每次生成的成本，讓真實的輸出結果來定奪。這套方法正是OrcaRouter這類直通路由器在單一端點背後為200多個API模型所工業化的做法；無論音樂模型未來是否會登上該端點，此法在此都同樣適用。在那之前，這兩者是在回答不同的任務簡報，而哪一個才正確，取決於你是在為觀眾寫歌，還是為客戶創作配樂。