2026년, AI 음악 생성 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 완성도 높은 데모만으로는 어떤 모델이 여러분의 곡을 가장 잘 처리해 줄지 알 수 없습니다. 이번 비교에서는 ElevenLabs Music v2, Google Lyria 3 Pro, Mureka v9를 대상으로 보컬 팝 곡, 영화 같은 기악곡, 구조 제어 과제라는 동일한 세 가지 창작 과제를 수행해 보았습니다.
세 가지 음악 모델 모두 다음을 통해 이용하실 수 있습니다. GlobalGPT의 멀티 모델 플랫폼. GPT가 두 가지 원본 가사 세트를 한 번 생성했으며, 우리는 이를 모든 음악 모델에 걸쳐 변경 없이 그대로 유지했습니다. 결과는 ‘성능’과 ‘효율성’으로 구분되어 있으므로, 음악적 품질이 요청 비용이나 생성 시간과 혼동되지 않습니다.
간단한 답변: 세 가지 모델의 성능 비교
- 성능: ElevenLabs는 가사와 구성 기획을 주도했으며, Lyria가 영화적 콘셉트에 가장 부합했습니다.
- 효율성: ElevenLabs가 가장 빠르던 반면, Mureka는 작업 보고 기준 충전량이 가장 적고 출력 지속 시간이 가장 길었다.

모델 개요: ElevenLabs Music v2, Google Lyria 3 Pro, Mureka v9
| 모델 | 개발자 | 제품 소개 | 이 비교와 관련된 형식 | 공식 제품 페이지 |
|---|---|---|---|---|
| ElevenLabs Music v2 | ElevenLabs | 가사 기반 음악 및 전체 곡 생성 | 보컬이 포함된 음악 또는 기악곡 | ElevenLabs 뮤직 |
| 구글 리리아 3 프로 | 구글 딥마인드 | 서면으로 작성된 크리에이티브 디렉션을 바탕으로 한 음악 제작 | 하나의 프롬프트를 통해 입력된 보컬 및 악기 연주 개요 | 구글 딥마인드 리리아 |
| Mureka v9 | 무레카 | AI를 활용한 노래 제작 및 배경 음악 생성 | 테스트 대상 API에서 노래 루트와 BGM 루트를 분리 | 무레카 |
위의 제품군 설명은 개발자가 공개한 제품 페이지에서 발췌한 것입니다. 이 기사에서 사용된 정확한 요청 필드는 2026년 8월 5일에 확인한 Broly API 스키마에서 가져온 것입니다.
ElevenLabs Music v2란 무엇인가요?
- 작성된 기획서 내용을 바탕으로 완성도 높은 음악을 생성합니다.
- 테스트된 경로는 하나의 프롬프트로 크리에이티브 디렉션과 가사를 모두 받아들입니다.
- 고유한 테스트 제어: 명시적 연주 시간과 기악곡 전용 편곡.

Google Lyria 3 Pro란 무엇인가요?
- 이번 비교를 위해 더 높은 품질의 ‘Lyria 3’ 노선이 선정되었습니다.
- 테스트 대상 스키마는 하나의 통합된 음악 프롬프트를 허용합니다.
- 제어 과제: 이 경로에는 가사, 스타일, 재생 시간 필드가 별도로 없습니다.

Mureka v9란 무엇인가요?
- ‘노래’ 루트와 ‘BGM’ 루트를 별도로 사용합니다.
- 노래 요청은 가사 내용과 스타일 지침을 별도로 명시해야 합니다.
- 이용한 경로: 2차 시험용 BGM; 1차 및 3차 시험용 노래.

동일 프롬프트 음악 테스트
테스트 방법: 세 가지 모델 모두에 동일한 생성 조건이 적용되며, 각 API에 따라 필드 매핑만 달라집니다.
- 공유된 입력 사항: GlobalGPT에 수록된 똑같은 브리프와 똑같은 GPT가 작성한 가사.
- 기간: 모든 브리프는 90초를 목표로 하며, ElevenLabs만이 지속 시간 필드를 노출합니다.
- 효율성: 제출 시점부터 터미널 상태에 도달할 때까지의 시간을 측정한 것으로, 폴링 및 네트워크 시간을 포함합니다.
- 청취 후기: 편집자 주: 2단계 Gemini 3.6 플래시 오디오 분석을 통해 교차 확인하였으며, 신뢰할 수 없는 정확한 타임스탬프는 제외했습니다.
테스트 01보컬이 포함된 현대 팝 노래
작업 설정: 한밤중에 도시를 떠나 불확실한 미래를 향해 나아가는 두 사람을 주제로 한 현대적인 신스팝 곡을 작곡하십시오. 평가 기준은 보컬의 자연스러움, 가사의 전달력, 후크의 명확성, 편곡, 그리고 감정의 고조가 코러스 부분까지 이어지는지 여부입니다.
- ElevenLabs와 Lyria는 모든 검사에서 가사상의 뚜렷한 편차가 나타나지 않았다.
- ElevenLabs는 이러한 일관성에 더해 가장 깔끔한 보컬과 악기 간의 분리도를 보여주었습니다.
- 무레카는 독특한 발음으로 들렸지만, 맹문 전사본에는 대체될 가능성이 있는 부분들이 표시되어 있었다.
ElevenLabs Music v2
테스트 결과
- 가사 내용에 뚜렷한 일탈이 없음 감지됨.
- 눈에 띄는 인트로가 돋보이는 일렉트로닉 신스팝 풍의 곡.
- 보컬과 악기의 분리도가 명확하다.
구글 리리아 3 프로
테스트 결과
- 가사 내용에 뚜렷한 일탈이 없음 감지됨.
- 주제가 같은 느낌의 웅장한 멜로디가 흐르며, 곧바로 보컬이 시작된다.
- 마지막 부분이 강렬했지만, 결말이 갑작스럽게 끊겨 버렸다.
Mureka v9
테스트 결과
- 블라인드 트랜스크립트에 표시된 가사 대체 가능성이 높은 부분.
- 독특한 일렉트로닉 사운드와 뉴 디스코 풍의 특징을 지니고 있다.
- 연주만으로 구성된 아웃트로가 길어지면서 곡의 전체 길이가 훨씬 더 길어졌다.
테스트 02영화풍 기악 음악
작업 설정: 정적인 루프가 아닌, 청각적으로 명확한 서사적 흐름을 지닌 영화적 큐를 만들어 보세요. 평가 기준은 모티프의 전개, 편곡, 다이내믹 조절, 전환부, 그리고 마지막 부분이 그 규모에 걸맞은 완성도를 갖추었는지 여부에 중점을 둡니다.
- 리리아는 피아노 모티프, 점진적인 음층 쌓기, 후반부의 금관악기 연주, 그리고 완결된 결말을 그대로 살렸다.
- ElevenLabs는 궤적을 밀착하여 따라갔으나, 요청된 시점보다 일찍 충격을 가했습니다.
- 무레카는 의뢰 요건을 뛰어넘는, 목소리 같은 질감을 지닌 독창적이고 매력적인 작품을 선보였다.
ElevenLabs Music v2
테스트 결과
- 음색 없음 감지됨.
- 눈에 띄는 피아노 모티프와 절제된 전개.
- 초기 영향으로 인해 엄격한 준수가 약화되었다.
구글 리리아 3 프로
테스트 결과
- 가장 적합한 결과 모티프, 레이어, 후반부의 금관악기, 그리고 클라이맥스를 위해.
- 음성 질감이 감지되지 않았습니다.
- 자연스러운 전개와 깔끔하게 마무리된 결말.
Mureka v9 배경음악
테스트 결과
- 목소리 같은 “아” 소리의 질감 ‘발언 금지’ 지침을 어겼다.
- 바이올린이 주도하는 애절한 서두가 후반부에 이르러 절정에 달했다.
- 독특하지만, 요청받은 몇 가지 요소는 변경되었습니다.
테스트 03곡 구조와 프롬프트 제어
작업 설정: 낡은 라디오를 고치다가 잡음 속에서 멀리서 들려오는 대답을 듣는 내용을 담은 얼터너티브 팝 곡을 작곡하십시오. 곡의 구성 순서는 인트로, 절, 프리코러스, 코러스, 악기 연주 브레이크, 브릿지, 피날레 코러스, 아웃트로 순으로 되어야 합니다. 평가 기준은 구조적 준수 여부, 가사의 일관성, 각 부분 간의 대비, 그리고 마무리 처리의 완성도에 중점을 둡니다.
- ElevenLabs 덕분에 요청받은 8개 구역을 가장 쉽게 식별할 수 있었습니다.
- Lyria는 구간의 대비를 잘 살렸지만, 제공된 단어들을 더 많이 수정했습니다.
- 무레카는 세련된 그루브를 유지했지만, 브릿지와 아웃로는 다소 덜 뚜렷했다.
ElevenLabs Music v2
테스트 결과
- 가장 명확한 8부 구성 시험에서.
- 브릿지와 마지막 코러스의 대비가 뚜렷하다.
- 브레이크가 길게 이어졌고, 끝부분은 마치 서서히 사라지는 듯한 양상을 보였다.
구글 리리아 3 프로
테스트 결과
- 8마디로 이루어진 흐름이 좋고, 8초에 가까운 브레이크가 있다.
- 브릿지와 마지막 코러스 간의 대비가 뚜렷하다.
- '블라인드' 대본에 표시됨 초기 가사 수정.
Mureka v9
테스트 결과
- 명확한 보컬 후크와 세련된 팝 펑크 사운드.
- 부분 간 대비가 덜 뚜렷함 브릿지와 아웃트로를 거쳐.
- 길게 이어진 기타 아웃트로가 편집에 가장 큰 부담을 주었다.
각 역량에 대해 테스트 결과가 보여주는 것
가장 일관성 있게 제시된 단어들과 가장 명확한 8부 구성.
요청된 모티브, 레이어, 황동 악기의 타이밍, 그리고 엔딩과 가장 잘 어울리는 곡입니다.
스타일 면에서 가장 독자적인 결과물들이며, 편집 작업 부담이 가장 큽니다.
세 가지 프롬프트에 대한 과제별 결과일 뿐, 범용 모델 순위나 음성 인식 정확도 벤치마크가 아닙니다.
발전 효율
- 전체 테스트 팩
사용 가능한 출력 9개 중 9개 - 작업별 총 청구액
$1.05 · 음악 과제 재실행 없음
각 바 그룹은 자체적인 요금제를 적용합니다. 요금은 2026년 8월 5일에 완료된 브롤리 과제 응답을 기준으로 산정되며, 공식 제공업체 요금이나 GlobalGPT 크레딧을 기준으로 하지 않습니다. 현지 시간에는 폴링 및 네트워크 지연 시간이 포함됩니다.
GlobalGPT 내부의 세 가지 모델 비교
GlobalGPT는 가사 작사와 음악 생성 단계를 하나의 다중 모델 플랫폼에 통합합니다:
- 비교해 볼 만한 곳 하나: ElevenLabs Music v2, Google Lyria 3 Pro, Mureka v9, GPT.
- 공유된 테스트 입력값: 동일한 창작 요건, 가사, 그리고 심사 기준.
- 공정한 필드 매핑: 각 브리프는 해당 모델 경로가 실제로 허용하는 필드로 변환됩니다.
결정하기 전에 여러 음악 모델을 비교해 보고 싶으신가요?
같은 기획안에서 출발하여, 프로젝트에 중요한 차이점을 파악하고, 그에 맞는 결과물만 남겨두세요.
자주 묻는 질문
2026년에 가장 뛰어난 AI 음악 생성기는 무엇일까요?
세 가지 프롬프트 중 단연 돋보이는 모델은 없습니다. 이 테스트 팩에서 ElevenLabs는 가사와 구조 제어 측면에서 가장 뛰어난 성능을 보였으며, Lyria는 영화적 기악곡 프롬프트를 가장 충실히 따랐고, Mureka는 과제 보고 기준 전하가 가장 낮으면서도 가장 길고 문체적으로 독자적인 결과물을 내놓았습니다.
이 AI 음악 생성기들은 보컬과 반주를 모두 만들 수 있나요?
네, 하지만 처리 방식이 다릅니다. ElevenLabs Music v2는 보컬 및 기악곡 요청을 모두 지원하며, Lyria 3 Pro는 하나의 프롬프트를 통해 두 가지 유형의 요청을 모두 처리하고, Mureka v9는 이번 테스트에서 노래와 BGM을 별도의 처리 방식으로 구분하여 처리합니다.
모든 모델이 동일한 프롬프트를 받았나요?
크리에이티브 브리프와 가사는 동일하지만, 요청 페이로드는 다릅니다. ElevenLabs, Lyria, Mureka는 각각 서로 다른 스키마를 노출하기 때문에, 공통된 지침을 각 API의 필수 필드에 매핑합니다.
노래들의 길이가 정확히 똑같은가요?
ElevenLabs는 세 번의 테스트 모두에서 90.0초를 기록했고, Lyria는 84.0~89.5초, Mureka는 167.1~183.9초를 기록했습니다. 테스트 대상 중 ElevenLabs 경로만이 소요 시간 필드를 표시했습니다.
나열된 요청 비용이 구독 요금과 동일한가요?
아닙니다. 효율성 섹션에서는 완료된 각 브롤리 작업 응답을 통해 노출된 요금을 사용합니다. 이는 공식 제공업체 구독, 공식 제공업체 API 요금, 또는 GlobalGPT 크레딧의 환산치를 나타내는 것이 아닙니다.
AI가 생성한 음악을 상업적으로 사용할 수 있나요?
상업적 이용 권한은 서비스, 계정, 요금제, 결과물 및 현재 약관에 따라 달라집니다. 해당 프로젝트에 적용되는 제공업체 및 플랫폼의 약관을 확인하시기 바랍니다. 이 창작물 테스트는 법적 승인을 보장하지 않습니다.
세 가지 모델 모두 GlobalGPT 규격으로 제공되나요?
네. GlobalGPT를 통해 ElevenLabs Music v2, Google Lyria 3 Pro, Mureka v9를 이용할 수 있어, 사용자는 하나의 플랫폼에서 여러 음악 모델에 접근할 수 있습니다.
최종 평결
- ElevenLabs Music v2: 최고의 제어력가장 빠른 평균 실행 시간, 정확히 90초마다 출력, 가장 뛰어난 가사 일관성, 그리고 가장 명확한 고정 구조. 단점: 작업 보고 기준 가장 높은 전력 소모.
- 구글 리리아 3 프로: 영화 같은 화질을 가장 잘 구현하는 제품악기 편곡의 조화가 가장 뛰어나고, 재생 시간도 목표에 가장 가깝습니다. 단점: 테스트 1의 끝부분이 갑작스럽고, 테스트 3에서는 가사가 변경되었습니다.
- Mureka v9: 가장 독립적인 해석독특한 장편 트랙과 작업 보고 기준 최저 요금을 자랑합니다. 단점: 엄격한 기획서 하에서는 결과물 길이가 가장 길고 편집 부담이 가장 큽니다.



