Kimi 上線 3D Make,連線 Blender 與 CAD 建模、搭場景、做遊戲
Kimi 上線 3D Make,使用者可在 Kimi 內連線 Blender 與 CAD 類工具完成 3D 創作。它支援建立模型、組裝場景和開發遊戲,覆蓋從單體模型到場景搭建再到遊戲製作的任務。功能已在 kimi.ai 與 Kimi Work 開放,公告未提及收費、額度或支援地區。
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Kimi 上線 3D Make,使用者可在 Kimi 內連線 Blender 與 CAD 類工具完成 3D 創作。它支援建立模型、組裝場景和開發遊戲,覆蓋從單體模型到場景搭建再到遊戲製作的任務。功能已在 kimi.ai 與 Kimi Work 開放,公告未提及收費、額度或支援地區。
Hi3D 正式開源 V1.0 3D 生成模型的程式碼與權重,已在 GitHub 和 Hugging Face 上線,官方稱可免費使用。V1.0 沿用 Sparc3D 架構,訓練資料擴至約 200 萬個篩選後的 3D 資產(Sparc3D 的 4 倍),幾何提取解析度最高 1536³;技術報告稱其多檢視保真度 0.75、細節豐富度 0.841 在所列對比方法中排名第一,切片成功率 90%。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露,其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元,用時不到兩年,比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型,7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程,基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
數美萬物將圖生 3D 模型 Hi3D V1.0 開源,程式碼與權重已在 GitHub、Hugging Face 發布,基於 Sparc3D 稀疏表示框架。訓練用 3D 資產從約 50 萬擴至約 200 萬,新增 1536³層級,最高有效稀疏表面提取解析度為 1536³,官方稱該模型在開源前已進入真實使用者生產工作流驗證。技術報告顯示,562 組人類偏好對比中它勝出 469 次、綜合得分 85.9%,多視角一致性 0.75 與細節豐富度 0.841 在九種對比方法中最高。
Kimi 官方發布了一份面向 3D 工作的使用教程,給出 5 條技巧,並配有分步操作演示。教程以網頁形式發布,地址為 kimi.ai/academy/3d-tutorial,內容圍繞如何藉助 Kimi 完成 3D 相關工作。原文未披露更多功能、價格或適用模型的資訊。
北京大學團隊的 DragMesh 被 IJCV 接收。使用者只需在已有 3D 資產上對目標部件拖拽一次,系統就能生成符合關節約束的完整運動軌跡,無需重新生成整個物體。方法上先用 KPP-Net 預測關節型別、軸與原點,再由 Dual Quaternion VAE 並行生成 16 幀軌跡,並通過跨模態語義蒙皮把同一套運動遷移到 Mesh 或 3D Gaussian Splatting。
面向藝術家的開源創作工具 ArtCraft 上線,提供 macOS、Windows 與瀏覽器版本,全部程式碼在 GitHub 開源,無需訂閱。它把生成與合成放在同一畫布:Image to Location 可把虛擬角色放進實拍環境並保持單一地點一致性,Image to 3D Mesh、Character Posing、背景移除、2D/3D 合成與混合素材用於精確排布鏡頭,頁面還列出 Seedance 2.5、Nano Banana 2 等模型。
Kimi K3.1 Pro 可直接在 Blender、Unreal Engine、Godot 和 CAD 等 3D 建模與遊戲行業常用工具中工作。在測試多檢視渲染轉 CAD 程式碼生成的 BenchCAD 上,它藉助這些工具得分 92.7%,接近 Claude Opus 5.5 的 96.2% 與 GPT-6 Astra 的 95.9%。官方稱它能產出較完整的專案,覆蓋資產搭建、場景組裝、動畫與渲染。
微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300,將其定位為微軟產品與服務的主要 AI 推理系統,計劃 2027 年開始投入生產部署。微軟雲業務執行副總裁 Scott Guthrie 表示,相比主流的 GPU 系統,Maia 300 每兆瓦可多輸出 40% 的 token,並更能應對最新的推理模型與 agentic 任務。該晶片的設計目標是提升雲端 AI 工作負載的成本與效率,減少對 Nvidia GPU 的依賴。
純 Rust 編寫的開源引數化 3D CAD SolidCraft 發布,內建 MCP 伺服器,可讓 AI agent 直接驅動建模,同時支援桌面端與瀏覽器執行。它提供草圖約束求解、拉伸/旋轉/掃掠/放樣、裝配、鈑金與引數化特徵時間線,修改尺寸後模型自動重建,並可匯出 STEP 與 IGES。已提供 Windows、macOS、Linux(AppImage、deb、rpm、Flatpak、Snap)及 ARM64 與網頁版下載,安裝包尚未簽名。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
皮克斯在最新的 RenderMan 3D 渲染教程中致謝禾賽 Kosmo,並教創作者用這套手持裝置採集真實場景的 3D 高斯潑濺(3DGS)資料。Kosmo One 整合雷射雷達、最高 8K 影像系統、一英寸 CMOS 與 IMU,在硬體層做到微秒級時間同步與出廠外參標定,掃描約 100 平米空間需要 15 到 20 分鐘;雲端 Kosmo Spatial Core 一次重建同步輸出 3DGS、mesh 與 depth 三種格式,可直接用於機器人訓練。
a16z 第七版《百強 AI 消費者應用》報告首次新增月收入榜單,Meshy 位列第 31 名,是榜上唯一的 AI 3D 公司。該榜單依據資料分析公司 YipitData 追蹤的美國消費者銀行卡消費資料排名,同榜還有 OpenAI、Anthropic、Canva、Superhuman、Higgsfield。
智元發布具身模型 GO-3 Preview,稱在預訓練、後訓練和部署後實現全鏈路規模化學習,並在 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三項評測中排名第一。其預訓練約九成使用人類第一視角資料,採用 WRAM 架構;後訓練系統 Genie Evolver 結合百臺級真機、模擬與世界模型,手機包裝任務成功率由 50.8% 提升至 98.3%。
Show HN 上出現一個名為 camilleworld 的專案:在手機上搭建 3D 世界,然後進入 Apple Vision Pro 與 Meta Quest 的 XR 環境中瀏覽。入口是 3d.camilleworld.com/play/,手機端負責搭建,頭顯端負責沉浸式檢視。原帖只給出連結,未說明支援機型、是否需要帳號或是否收費;發帖時僅 3 分、0 條評論。
NVIDIA 推出 Cosmos3-H-Dreams,據其稱為首個基於臨床膽囊切除手術錄影訓練、可即時回應操作指令的生成式手術模擬器。模型基於 160 億引數的 Cosmos3-H-Embodied-Nano,接收 28 維動作(雙臂位姿、夾爪、能量控制與搖桿),以 832×480、10 Hz 的錄影與運動學資料訓練,並蒸餾出四步與兩步兩個學生檢查點,後者推理更快但畫質略降。
Google DeepMind 展示 Gemini 4 Argon 僅用一張 Nano Banana 影像和 Blender MCP,就在 Antigravity 中建置出一座 3D 哥特式大教堂。模型會對幾何結構、紋理和光照反覆迭代,最終完成整個場景。演示未給出耗時、呼叫次數或可復現步驟,重點在於單圖輸入與 Blender 工具鏈的結合。
禾賽 10 月 14 日發布三維世界資料引擎 Kosmo,由空間相機 Kosmo One 與雲平台 Kosmo World 組成,約 15 分鐘可完成 100 平方米空間掃描並生成三維訓練環境,而人工建模還原一家門店約需 300 小時。禾賽稱 Sharpa 的失敗案例降至原來的十分之一,任務成功率達 99%,同一空間可自動生成上萬條訓練軌跡。
上海人工智慧實驗室、武大、北航、北大、清華等機構聯合提出的 LabBuilder 被 ICML 2026 收錄,它能把一段自由文字實驗描述端到端生成幾何合規、化學安全且機器人可達的 3D 實驗室佈局。系統由資產與協議編譯器 LabForge、層次化生成框架 LabGen 和四維評估基準 LabTouchstone 組成,資產知識庫收錄 176 類實驗室實體。在 30 個化學實驗協議上,其協議級導航成功率 FSR-Nav 達 0.966,是唯一支援該驗證的方案。
Mistral 與 NVIDIA 宣布合作開發 AI 原生工程工作流:以 Mistral Large 4 配合資料生成與物理建模管線,用 NVIDIA CUDA-X、Warp 加速模擬,並接入 Omniverse 生成 3D 場景與 SimReady 資產。雙方還將發布物理模型的公開基準與開放資料集,併為 CAE、EDA 中的 agentic AI 建立評測,考察工具使用、多步流程與技術正確性,同時記錄耗時與算力成本。
Mistral 宣布與輝達建立新合作,將 AI 引入工業工程,並加快模擬速度。合作還包含為物理 AI 發布開放基準與配套資料集,以及為 CAE、EDA 中的 agentic AI 提供評測。更多資訊見 Mistral 官方公告。
T3 Code 是一個開源免費的 agent 控制台,可通過 iOS、Android 應用、網頁版和 Electron 桌面端遠端控制本機已安裝的 coding agent。它支援 Claude Code、Codex、Cursor、Grok Build、OpenCode 和 Google Antigravity,使用前需在本機安裝並登入至少一個提供方(Antigravity 在設定中啟用並登入 Google 即可,無需 CLI)。
Google DeepMind 發布演示:Gemini 4 Argon 將三個開源資料集合並,建置出可互動的人體解剖 3D 視覺化。使用者可以動態切換不同圖層、單獨隔離肌肉,並放大進入跳動中的心臟內部檢視。官方帖文未說明該演示的訪問方式、模型規格或後續開放計劃。
開發者用 Claude 迭代的 3D 畫素風遊戲 Willowmere 發布第二版,全部畫面由程式碼生成,不使用任何素材檔案,基於原生 HTML 和 JS,未用遊戲引擎。新版加入完整劇情(三幕加真結局)、低潮採集、制燈、月光釣魚、守望燈塔等玩法,以及鯨骨海灣場景、全套美術動畫和帶表情的 3D 渲染頭像,並修復了此前使用者反饋的問題。本次迭代主要使用 Opus 5.5、中等投入,可在瀏覽器免費試玩。
F-Zero X 反編譯專案的 3DS 原生移植已發布 v1.0.0:同一份原始碼產出舊 3DS、新 3DS 以及含 64DD 擴充套件包的三個版本,第二階段新增的自研直譯器渲染器成為兩個機型的預設路徑。整個移植由一人主導、一個長期執行的 Claude 會話編排,第一階段 24 天內動用 147 個子智慧體,把新 3DS 從黑屏推到 60fps 立體 3D,第二階段再用 43 天補齊舊 3DS 支援與擴充套件包。
開發者用 Claude Code 製作了義大利 La Thuile 滑雪場的 3D 地圖,該雪場跨邊境連線法國 La Rosière。資料指令碼用 Python 從 OpenStreetMap 下載雪道與纜車資料、從 AWS Terrain Tiles 獲取高程,最終打包成單個 0.8 MB 的 HTML 檔案,可在手機或桌面瀏覽器中執行。
慕尼黑工業大學團隊提出 Tadpole,用自編碼器而非預測下一時刻作為預訓練目標,先學三維物理場的通用表示,再遷移到重建、動力學預測與生成。預訓練採用線上學習,GPU 上的求解器即時生成資料直接送入訓練,累計使用約 202 TB 資料卻無需本地儲存,在高速 SSD 環境下整體速度約為離線方案的 1.8 倍。模型用隨機裁剪區域性區域統一不同變數數與解析度的資料,零樣本重建最高到 1024³;
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示,物理 AI 目前仍處於「樂高時代」,機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為,當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件,通用與專用機器人並行推進,只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘,大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
Meta 提出相機可控影片世界模型 World-T³,用測試時訓練把滑出上下文視窗的歷史觀測寫入快速權重,緩解長時生成中的失憶。在 120 段“去程+返程”基準上,重訪 PSNR 從 13.52 dB 升至 18.31 dB,絕對旋轉誤差從 3.344°降至 1.075°。經雙教師蒸餾的 4 步模型在單張 B200 上以 1280×704 解析度達到 20.6 FPS,生成中記憶持續更新,並在 6 項重訪一致性指標上均列第一。
llama.cpp 建置 b11797 為 ggml-opencl 後端加入 IM2COL_3D 支援,讓 OpenCL 路徑可以處理三維卷積的 im2col 展開。同一提交還統一了 kernel 與 host 端的資料型別,並修復了舊款 Adreno GPU 的相容問題;該改動由高通工程師參與提交。