

> 核心迭代重心的转移标志着音频生成赛道逻辑生变 平台不再局限于标准化输出 而是通过专属模型构建创作者的专属数字分身。

## 声学克隆与风格定制构建新护城河

Suno最新上线的v5.5版本彻底打破了以往仅依赖文本提示词的交互框架。备受瞩目的“声音”功能首次允许创作者通过上传清唱片段或者现场环境录音 来定向训练高保真的专属音色。为规避滥用风险 平台设立了严格的质量正反馈机制与防盗用验证短语体系 确保数字资产的合法合规。与此同时 面向高阶创作者开放的“自定义模型”功能 则要求输入至少六首原创曲目 以便底层算法深度拆解并学习用户的独特编曲习惯与流派风格。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 智能偏好学习重塑底层创作交互

除了针对专业圈层的权限开放 面向全量用户的“我的品味”模块则引入了隐性长期记忆机制。系统通过对用户高频访问的曲风维度与情感偏好进行采样 能够在调用魔法棒自动生成功能时 智能叠加专属风格权重。通过将底层风格训练权限与Pro及Premier订阅深度绑定 平台不仅有效抬升了商业变现天花板 更在客观上推动了AI音乐产业从单纯生产力工具向伴生型创作代理的身份转型。

Suno大版本迭代全面下放控制权 AI音乐迈入深度定制化时代



> 国产AI在底层架构与评测体系上正双向发力。主攻长期记忆的DeepSeek V4与聚焦多智能体生态的腾讯新混元将于4月发布，加速探索大模型在真实生产环境中的落地范式。

## 突破架构瓶颈的长期记忆探索

据《白鲸实验室》独家披露，备受行业瞩目的多模态大模型DeepSeek V4预计于2026年4月揭开面纱。由核心技术领军人物梁文锋主导的这一代模型，经历了漫长周期的底层打磨，其最大亮点在于代码生成能力与长期上下文记忆的突破性进展。这不仅契合了该团队近年来在视觉内容解析与AI原生搜索领域的深耕方向，也标志着国产模型在复杂逻辑处理上的又一次跨越。

梁文锋在核心架构层面的创新为V4的性能跃升奠定了基础。今年1月其发布的论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》深入探讨了条件记忆机制，而去年年底的《mHC Manifold-Constrained Hyper-Connections》则针对Transformer底层信息流进行了管线优化。这些基础研究精准切中了当前大模型在超长记忆维持与海量数据训练稳定性上的技术痛点。更值得关注的是，DeepSeek V4在设计之初就深度适配了本土硬件生态，力图打造首个实现从算力底座到算法框架完全依赖国产芯片闭环的核心大模型。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 重塑评测体系的真实场景适配

在DeepSeek冲击架构极限的同时，另一股不可忽视的力量也在悄然蓄势。自2025年末正式接掌腾讯总办首席AI科学家及AI Infra部门的姚顺雨，同样将其操刀的新一代混元模型定档于4月。有别于一味追求千亿乃至万亿级参数的传统路径，姚顺雨团队此次带来的新模型将参数量精简至约30亿，把核心资源全面倾斜于真实业务环境的可用性打磨。

今年2月姚顺雨团队推出的CL-bench评测基准引发了学界的广泛共鸣。该基准摒弃了以往脱离实际的静态题海测试，转而建立了一套专门针对上下文学习与AI智能体执行力的动态考核标准。这表明腾讯新混元在研发理念上已经完成了从“跑分竞赛”向“产业实用”的蜕变。两款标杆级产品的同期亮相，不仅将极大丰富国产大模型的技术图谱，更为行业解答“AI如何真正赋能复杂生产力”这一核心命题提供了两种极具价值的解题思路。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

DeepSeek V4与腾讯新混元定档 国产大模型双星破局



> 针对 AI 视频生成中常见的“角色崩坏”与“环境闪烁”痛点，字节跳动联合南洋理工大学推出了 StoryMem 系统。该方案通过模拟人类记忆机制，构建混合记忆库，成功实现了跨场景的长视频内容一致性，且训练成本极低。

## 记忆引擎 混合记忆库锁定视觉核心

在 Sora、Kling 等现有模型中，随着视频时长的增加，多镜头叙事往往会导致角色长相突变或背景细节丢失。StoryMem 的核心突破在于引入了独特的“混合记忆库”（Hybrid Memory Bank）设计。

系统摒弃了将所有历史帧强行塞入模型的低效做法，转而采用双重过滤器机制：首先通过语义分析挑选出最具代表性的视觉核心帧，随后利用质量检测剔除模糊图像。这种选择性记忆策略，既保留了关键叙事线索，又避免了计算成本的指数级增长，从根本上保证了角色形象在不同场景间的稳定性。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算法创新 负时间索引重塑时空逻辑

StoryMem 的另一大创新是引入了 RoPE（旋转位置嵌入）技术，并创造性地赋予记忆帧“负时间索引”。这一操作引导 AI 模型将参考帧识别为“已经发生的过去”，从而在生成新场景时，能够基于“记忆”进行连贯推演，而非凭空捏造。

该系统基于阿里巴巴开源的 Wan2.2-I2V 模型构建，在140亿参数的基础模型上仅增加了约7亿参数的 LoRa 权重，展现了极高的训练效率。在 ST-Bench 基准测试中，StoryMem 的跨场景一致性提升了28.7%，在美学得分与用户偏好上全面超越了 HoloCine 等竞品。目前，该项目已在 Hugging Face 开放权重，为开发者探索长视频叙事提供了强有力的工具。

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