La inteligencia artificial se ha vuelto cada vez más capaz de escribir canciones, y un competidor relativamente desconocido ahora le ha ganado a Suno, posiblemente el nombre más grande de la música con IA, en su propio terreno.

ACE Music v1, desarrollado por ACE Studio, ha tomado el primer lugar del leaderboard de música vocal de Artificial Analysis, con 1,160 puntos Elo frente a 1,144 de Suno v6.

El benchmark AA-Music-Vocal v1.1 mide la calidad de canciones generadas por IA con voces. Los evaluadores escuchan pistas producidas con prompts idénticos sin saber qué modelo las creó y eligen su favorita. Esas preferencias determinan una calificación estilo Elo, donde puntajes más altos indican mayor preferencia del oyente. Como las calificaciones estilo Elo son relativas y no absolutas, los puntajes reflejan la preferencia comparativa dentro del grupo de modelos evaluados, no una medida independiente de calidad.

La ventaja es relativamente estrecha, y los intervalos de confianza estadísticos de los dos modelos se superponen, lo que significa que la brecha en el ranking puede quedar dentro del rango de incertidumbre de medición. Suno también conserva la primera posición en el leaderboard separado de música instrumental.

ACE Studio, fundado en 2018, se enfocó originalmente en sintetizar voces cantadas a partir de notas MIDI y letras, el mismo territorio vocal que mide el nuevo leaderboard. Su último modelo insignia genera canciones completas a partir de descripciones escritas o letras proporcionadas por el usuario.

Pruebas prácticas de Decrypt: melodías más fuertes, finales más limpios

En las pruebas prácticas de Decrypt, ACE Music produjo consistentemente canciones más melódicas y coherentes en estilos convencionales. Sus interpretaciones vocales sonaron en general más naturales, con menos artefactos sintéticos que a veces hacen que los cantantes de IA parezcan estar batallando para pronunciar sus propias letras, dependan demasiado del autotune o alucinen palabras solo para llenar espacios vacíos.

Decrypt incluso publicó una de sus propias pistas de prueba — una canción sobre el más reciente anuncio corporativo del medio respecto al Information Exchange — para demostrar el resultado del modelo.

ACE también manejó mejor los finales de canción. Donde Suno ocasionalmente introduce sonidos extraños, repeticiones innecesarias, alucinaciones o cambios musicales abruptos cerca del final, ACE generalmente mantuvo su estructura y entregó conclusiones más limpias. Eso importa porque producir un coro convincente es relativamente fácil en comparación con sostener una idea musical a lo largo de toda una composición, incluso después de que las letras ya terminaron.

Suno mantuvo una ventaja cuando los modelos se llevaron hacia géneros menos convencionales. En la prueba de death metal melódico de Decrypt, ACE produjo consistentemente pistas — un ejemplo aquí — con una mujer cantando claramente con una voz agradable y limpia, sin la entrega vocal agresiva esperada del estilo solicitado. En términos más amplios, el modelo confundió los géneros del metal en general. Suno ofreció arreglos más creativos en los estilos pesados adecuados, con mejor consistencia estilística en varios prompts igualmente exigentes.

Esos resultados fueron subjetivos y no un benchmark controlado, pero mostraron por qué una victoria en un leaderboard no convierte automáticamente a un modelo en la mejor opción para cada músico.

Más que un generador de canciones

La característica más interesante de ACE podría ser su flujo de trabajo de composición. Su función "Idea" puede desarrollar un concepto básico en letras y una composición estructurada, identificando secciones individuales de la canción y describiendo cómo deben arreglarse. Los usuarios pueden luego refinar el material en lugar de generar repetidamente pistas completamente nuevas.

La v1.1 Preview va más allá, creando una partitura antes de generar el audio. "Cada generación es una nueva interpretación, así que el sonido puede diferir aunque la partitura sea la misma", explican los desarrolladores.

Los usuarios pueden editar melodías y acordes, regenerar interpretaciones, exportar archivos MIDI y separar voces de instrumentos para producción adicional. MIDI en sí es un formato estándar de larga data para codificar notas y datos de interpretación, por lo que los archivos exportados pueden abrirse en software convencional de producción musical para seguir editando. Ese flujo de trabajo ubica a ACE más cerca de un asistente de producción musical que de una simple aplicación de prompt a canción.

Ambiciones de código abierto

El modelo insignia ACE Music v1 sigue siendo de código cerrado y sin API pública, por lo que los usuarios actualmente solo pueden generar música a través del sitio oficial. Sus desarrolladores, sin embargo, persiguen una estrategia paralela de código abierto. ACE Studio y StepFun ya lanzaron ACE-Step 1.5, una familia separada de modelos cuyo código y pesos están disponibles públicamente. A diferencia del modelo insignia propietario, estos pueden ejecutarse en el hardware propio de los usuarios, aunque con un rendimiento más débil.

La compañía también ha prometido otro lanzamiento. "Planeamos hacer de código abierto ACE Music v1 Flash a finales de 2026", afirman los desarrolladores en su sitio web, describiendo una versión diseñada para equilibrar calidad, velocidad de generación y requisitos de hardware.

ACE Music está disponible a través de su aplicación de navegador, con un nivel gratuito limitado y suscripciones de pago. Los derechos de uso comercial de las canciones del modelo insignia requieren un plan de pago, una distinción importante para quien planea lanzar o monetizar pistas generadas, mientras que ACE-Step ofrece una opción separada de generación gratuita.

Por ahora, ACE Music v1 mantiene una ventaja de 16 puntos Elo sobre Suno v6 en generación vocal. Su prometido lanzamiento de Flash daría a los usuarios que ejecutan modelos localmente otra opción para probar antes de finales de 2026.