# YuE2 先写乐谱再生成音频，效果对标 Suno v5

> 原标题：YuE2 · Frontier Music with Symbolic Planning

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-09-11T00:33:26.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/55825
- 原文：https://map-yue2.github.io/

## 摘要

MAP 和几所高校一起发布了 YuE2，一个把写谱和合成合在一起的音乐模型。它先生成可编辑的 ABC 乐谱，再根据乐谱渲染人声和伴奏，最终效果跟 Suno v5 差不多。这次开源了 3B 模型、VAE、把音频转回乐谱的 SheetSage2 转录工具，还有评测集 WildSongBench，附带 65 首从暗黑氛围到赛博金属的试听 demo。正文没提训...

## 推荐理由

开源音乐模型直接喊出 Suno v5 水平，还给了可编辑乐谱、转录工具和评测集，信息密度很高。没给更高分是因为正文没披露训练数据规模和实际推理成本，所以“对标 Suno v5”这个说法我先打个折，等看到更多实测再判断。

## 锐评

MAP 和几所高校放出了 YuE2，一个先写 ABC 乐谱再照着谱子生成人声和伴奏的音乐模型。它把“作曲”和“演奏”两步合在一起，乐谱可以编辑，不像 Suno 那样直接出音频没法改。官方说最终效果跟 Suno v5 差不多，这次开源了 3B 模型、VAE、能把音频转回乐谱的 SheetSage2 工具，还有评测集 WildSongBench，附带 65 首从暗黑氛围到赛博金属的试听 demo。

我会先打个折：正文没提训练数据用了多少、推理一首歌要多久、显存吃多少。这些对想自己跑模型的人来说是关键信息。另外，效果对标 Suno v5 是主观听感还是客观指标也没说清楚，WildSongBench 的评测方法同样没展开。

还缺技术报告或论文链接，目前只有 demo 页面和 Hugging Face 仓库。如果后续补上训练细节和延迟数据，这个“可编辑乐谱”的思路对需要精细控制音乐结构的创作者会挺实用。