AISpot

Einsia AI 發布 Frontier3DBench,評測 11 款模型的 3D 創作能力

機器之心官方公告研究開發工具開源

Einsia AI 發布 Frontier3DBench,橫跨 Blender 與 Unreal Engine,用 9 大類 145 項任務(65 項物體、65 項場景、15 項開放世界)評測 Coding Agent 的 3D 創作能力。GPT-6.1-sol 以 66.02 分居總榜第一,物體層與場景層領先;開放世界層則由 GPT-6-astra 以 61.28 分領跑。

這是覆蓋物體、場景到互動開放世界的統一基準,145 項任務實測給出可復現的能力短板與 API 成本資料,對開發 3D Agent 和選擇模型的開發者有直接參考。

原標題:Einsia AI发布Frontier3DBench:Agent离真实3D创作还有多远?
閱讀原文

評分76 / 78(平均 77,門檻 65)
狀態精選

相關報導

Hacker News front page● 精選AI 評分82

InnovationEval:前沿模型花數千美元 GPU 仍未復現人類演算法創新

新評測 InnovationEval 顯示,前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新:在端到端任務中,它們耗費數千美元 GPU 算力,仍未達到人類論文(on-policy self-distillation,SDPO)的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法,在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B,並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol;

機器之心● 精選AI 評分75

Einsia 發布物理世界模型評測:Seedance 2.5 最高 57.76 分

Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 World Models' Last Exam in Physics,用 40 個任務、9 類物理現象測試 8 個影片生成模型,Seedance 2.5 以 57.76 分居首,MiniMax H3 以 54.89 分次之。評分由一致性分 C 與物理分 P 組成,物理分靠程式從影片中測量軌跡、週期、角度等量再按物理關係計算,且只有 C≥80 才計入總分。

機器之心● 精選AI 評分75

Einsia AI 發布 EmbodiedEvo,自進化 Coding Agent 登頂 RoboDojo

Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 EmbodiedEvo,讓 Coding Agent 在單個 Playground 場景中通過互動積累程式碼 Skills 與文字 Lessons,凍結經驗後交給新 Agent 在未見場景複用,全程不更新模型權重。在具身評測 RoboDojo 上,它以 45.08 平均分、38.95% 成功率超過所有 VLA/WAM 與 Agent 方法;

X @OpenAIDevs● 精選AI 評分78

@OpenAIDevs: On Agents’ Last Exam, a benchmark that tests how well agents use complex professional software, GPT…

在 Agents' Last Exam 這項測試 agent 使用複雜專業軟體的基準上,GPT-6.1 Terra 達到 Astra 級表現,任務完成速度超過 3 倍,每 token 成本僅為十分之一。OpenAI 稱這套價效比可用於技術圖紙解讀、影像分析、介面導航與視覺流程自動化等應用。面向專業程式設計、研究與深度推理任務,GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Astra 仍是最強模型。