搜索
7 月 20 日，Meshy 宣布完成近 4 亿美元 B 轮融资，投后估值超过 100 亿元人民币。这是它成立以来第一次对外公布估值，一出手就刷新了 AI 3D 赛道单轮融资规模与估值两项纪录。据公司披露，这也是全球 AI 3D 领域迄今最高的一个估值。
发布之前，我在 X 上看到有人说，测 K3 的感觉就像在测 Fable 5。虽然离 Fable 5 还差一点点 🤏，但超过 Opus 4.8 和 GPT 5.5 基本没有问题。在前端能力，K3 的提升非常明显，我已经用它复刻了前段时间爆火的独立工作室 Abeto 推出的一款 3D 网页游戏 《 Messenger》（ps. 音乐手动配的，主角模型是 K3 自己判断、自主去游戏官网找的）
PhyMAGIC通过让物体动起来，从视频中提取物理证据，帮助准确推断材料属性。它结合图生视频与视觉语言模型，生成针对性运动探针，并不断修正物理参数，最终构建出可微分的3D动态模型，实现更符合现实的视频生成。
WorldArena 1.0 的核心意义，在于将世界模型评测从 “好不好看” 推进到 “是否真的有用”。它不再只关注视频观感，而是把物理一致性、可控性、3D 准确性和具身任务功能性纳入统一评测框架，使许多看似流畅的生成结果第一次在机器人具身任务中接受检验。
在传统认知里，制作一个高质量 3D 模型，往往意味着复杂的软件流程、昂贵的硬件设备，以及经年累月积累的专业知识。对专业设计师而言，这是日常工作；可对普通用户而言，却是「看得见，做不了」的高门槛。
3D空间数据的瓶颈，从来不是算法，而是标注。
把一个Bug交给Claude Code或Codex，十几分钟后它回了一句“Done”和一大片Diff。过程中它读错了什么、为什么反复改同一个文件、最后有没有重新跑测试......开发者想知道就只能去几百行日志里碰运气。7月11日，一个名叫Mindwalk的开源项目发布了v0.1.0。
大模型竞技场的 AI 能力负责人 Peter Gostev，在前几天公开了 63 条几乎是故意为难模型的 3D 提示词；从大型 3D 世界，到各种可游玩的 3D 场景、名画世界，以及极端视角、自然奇观，和元素与宇宙终局场面等。
测试方法很简单。 找一个创意性极强的项目，让 4 个模型从零搭建，然后逐个跑一遍，看看谁做得最好看、谁最完整、谁翻车最惨。项目选的是一个 3D 浮岛创意作品集，对标 jordan-breton.com 那种风格，一座漂浮在空中的岛屿，上面有自然元素，随着页面滚动镜头会环绕岛屿移动，分成远景、中景、近景、拉远四个章节。
昨天早上我想给 Claude 的一篇文章配几张 3:4 的社交媒体图。手边有自己做的社交媒体 Skills，就顺手让 Codex 调了 GPT-Image 2.0。出来的效果超出预期。干净白底，克制的 3D 材质，中文标签直接印在图里，远看像杂志内页，近看细节都读得清。