【当大模型开始“调度”3D生成，AI建模的范式正在转移】想象一下这样一个 3D 建模过程。

你给 GPT-6 Astra 一张挖掘机的参考图，它先理解这台机器由哪些部分组成：驾驶舱、履带、底盘、动臂、斗杆、铲斗……

随后，这些主要部件被分别送进一个专业 3D 生成模型，几十秒后以独立资产的形式返回。

接下来，GPT-6 Astra 开始接手。

它判断每个部件的尺度和空间关系，把履带放到底盘两侧，把动臂接到车身，再把斗杆和铲斗依次装上；主体结构完成后，它继续通过 Three.js 补上液压管、螺丝、转轴，以及驾驶舱里的操作摇杆。

最后，一台完整、结构化，还可以继续修改的挖掘机出现在三维场景中。

这不是单纯的图生 3D，也不是单纯的代码生成。

而是两种 AI 能力开始以一种更自然的方式配合起来：

GPT-6 Astra 负责理解、规划和构建，专业 3D Foundation Model 负责复杂几何。

这也是极顶数创旗下 V2Fun 最近正在尝试的一种新工作流。

而它背后的一个更大变化是：3D Agent 正在从“自己生成所有东西”，走向“知道什么时候该调用什么模型”。 当大模型开始“调度”3D生成，AI建模的范式正在转移