本文翻译自英文原文，如有出入，以英文原文为准。
AI 音乐生成器不会停滞不前。新版本出现时，业界可能还没就如何描述它们的声音达成共识，这使得静态的检测器每经历一次新版本发布就更不实用。
本次更新
ArtifactNet 当前的验证范围现已包含 Suno v6 与 ACE-Step 1.5。更新后的检测模型现已面向所有 ArtifactNet 账号上线。
这意味着无需安装、迁移或重新配置任何东西。同样的上传流程现在会自动使用新验证过的模型世代。
更新了什么
我们扩大了 ArtifactNet 背后的验证覆盖范围，纳入了 Suno v6 与 ACE-Step 1.5 的近期输出。新的覆盖范围会先经过评估，才会成为模型更新的一部分，所以生成器的名称并不是简单地加到产品页上；它会成为判断检测器是否可以发布的依据的一部分。
此次发布同时更新了主检测模型及与之匹配的复核层。让这两部分保持一致很重要，因为对 AI 音乐的判定结果，应当由整个系统来判断，而不是看某一个孤立的分数。
发布时的基准测试结果
针对 9 月 15 日的发布，我们对照上一版生产模型重新运行了 ArtifactBench 评估。新模型在检测质量，以及普通音乐被误判为 AI 生成的比率这两方面都有改善。
| 指标 | 上一版模型 | 9 月 15 日发布 |
|---|---|---|
| F1 | 0.9933 | 0.9963 |
| 总体误报率 | 1.22% | 0.37% |
此后生产模型又更新过；本表记录的是那次发布，而不是今天的模型。这些数字只是一个检查点，不是终点。目标是随着生成器家族和分发模式的变化，让验证保持最新，然后在不要求客户改变工作方式的前提下，让改进后的模型可用。
为什么覆盖范围要保持最新
对厂牌、发行商或创作者来说，只有当检测结果反映的是今天实际送达的音频时，它才有用。把新一代生成器加入验证范围，有助于避免审核、曲库检查和内部研究停留在较早期的 AI 音乐样例上。
ArtifactNet 正是为这种持续的工作而设计：评估你眼前的曲目，随着领域的变化更新证据，并在底层模型不断改进的同时保持产品界面稳定。
如何检查一首歌是否由 Suno 制作
- 把曲目上传到免费检测器。打开 demo.intrect.io，添加音频文件（MP3、WAV、FLAC 及其他常见格式，最大 50 MB）。开始使用无需账号。
- 查看概率和分界线。结果会给出 AI 概率，并说明它是否达到或高于 AI 的 20% 分界线。得分接近这条线的曲目，值得再听一遍；如果你有无损版本，也值得拿来再检查一次。
- 把结果当作信号，而不是证明。分数告诉你的是，这段音频是否带有 AI 生成器留下的模式。在据此采取行动之前，请结合你对这首曲目的其他了解。
FAQ
能判断一首歌是不是由 Suno 制作的吗？
ArtifactNet 检查一首曲目是否带有 AI 音乐生成器在音频中留下的模式，其验证范围包括 Suno v6。请到 demo.intrect.io 上传曲目：结果会显示 AI 概率，以及它落在 20% 分界线的哪一侧。分数是需要复核的信号，不是作者身份的证明。
Suno AI 检测器免费吗？
是的，但有限额。没有账号时，演示会分析每首曲目的前 2 分钟，总计最多 6 分钟；免费账号可再增加 10 分钟。无需信用卡。
结果可能出错吗？
会。没有任何检测器是完美的：有损编码可能改变分数，人类创作的曲目也可能被判为 AI。请尽量使用无损文件，并把接近分界线的结果当作需要再听一遍的理由，而不是定论。