63 道地獄級難題實測,GPT-5.6 把其他 AI 甩開了一截

APPSO
APPSO2026年7月12日
不出所料,GPT-5.6 發佈的同時,把 Codex 也「幹掉了」,取而代之的是一個包含 ChatGPT Work 和 Codex 的 全新 ChatGPT 應用。
但是你仍然可以選擇保留 Codex 那個雲朵圖標
選擇 Work 還是 Codex 目前在界面的呈現上,沒有太大的區別。
唯一比較明顯的是,當我們切換到 Codex 場景,ChatGPT 的回答會加上「代碼差異」,鼠標懸浮在「已編輯」文檔上,就會顯示開發者常見的 Diff 界面,綠色代表新增,紅色代表刪除。
左邊爲 Codex 場景,右邊爲 Work 場景
未來 OpenAI 或許會對其項目類別進行區分, 目前切換場景,項目都是共享的,所能使用的模型和 Skill 也都是通用的
我們的 Pro 賬號目前可以選擇包括 GPT 5.6 在內的全部型號模型,推理強度從輕度到極高多個等級。
我們在詳細介紹 GPT-5.6 的文章裏提到了關於模型的更多信息,以及一些社交媒體上使用 GPT-5.6 來做「我的世界」等 3D 遊戲的案例。
現在的大模型,一句話讓他們寫個網頁,已經很難測出 AI 究竟有多強了。
大模型競技場的 AI 能力負責人 Peter Gostev,在前幾天公開了 63 條幾乎是故意爲難模型的 3D 提示詞;從大型 3D 世界,到各種可遊玩的 3D 場景、名畫世界,以及極端視角、自然奇觀,和元素與宇宙終局場面等。
3D 世界的第一題就要求它用 Three.js 做出完整曼哈頓:開場必須看到整座島,向下縮放時還要無縫進入街區,看到車流、渡輪、屋頂水塔和公園小徑。
後面的題越來越有意思。AI 要坐進煙花彈,從發射筒衝上天空,在爆炸的一刻停在一萬條金色焰火的中心;也要把梵高的《星月夜》做成能飛進去的油畫宇宙,讓每一道筆觸都保留顏料厚度,還會沿着畫裏的旋渦流動。
尼亞加拉瀑布要同時出現馬蹄瀑布和美國瀑布,水霧、彩虹與遊船都得動。以及要讓模型在海面上實時長出一座火山島,岩漿、海浪、蒸汽、火山灰、閃電、研究船和直升機從第一秒起共同運轉。
由 Fable 5 製作的穿越張家界石林
甚至還有穿越張家界石林、下雪的故宮、流浪地球的太空電梯等題目,AI 需要用代碼來實現一個看起來很酷炫,實際操作起來也能用的 3D 網頁。
就連 Karpathy 都在評論區留言,表示這些提示詞太有意思了,以及模型到底是如何實現這些 3D 世界的。
LLM 是如何僅憑網絡就能掌握所有這些信息,並能將這些理解轉化爲 xyz 座標、網格、變換、動畫、特效、交互和小故事的呢?想想再增加一個、兩個、三個模型層級,它們又能創造出怎樣的精彩,真是令人驚歎。
我們也拿這套提示詞去測試了一下最新的 GPT-5.6,由於 5.6 Sol 的極高模式會使用大量的子智能體,根據官方博客介紹,Ultra 模式下默認會派出 4 個子智能體並行工作,最多可以有 16 個子智能體同時完成一個任務。
這也導致了運行時間的增加,同樣的提示詞,我們在 DeepSeek 的網頁上,十分鐘不到,它就能給我們最終的交付。
但是在 Codex 裏,光是開頭的計劃制定,就需要我們一直回覆「Yes」來先確認這份計劃。
等到實際的工作,多個子智能體出動,從 Task 1 到 Task 2,每個 Task 又分了 Scene、Control、Shell 等不同的工作,任務時間直線飆升。
還有時不時就要進行的「 我們的系統正在進一步審查此情況,然後再回復 」。
於是,同樣的張家界石林,我們使用 5.6 Sol 的最高檔強度,Codex 花了足足 2h41m35s 才完成,其中沒有任何的「等待批准」時間,完全是 Codex 自己在處理。

GPT-5.6 Sol Ultra 生成
效果確實算得上最好,最像 Fable 5 的一個。
拋開我電腦本身卡頓的原因,整個 3D 石林實現得非常專業。鳥羣會在山谷飛過,山背對太陽時會有明顯的陰影,以及山頂的樹、玻璃棧橋,和索道等元素都有比較多的細節。
我們也用了其他模型進行測試,例如在 Codex 內使用的 GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.5 Thinking、GLM-5.2、以及同樣是最近剛發佈的 Hy3。
GPT-5.5 生成,使用 Codex
Gemini 3.5 Thinking 生成,使用 Gemini 官網
DeepSeek V4 Pro 生成,使用 DeepSeek 官網
GLM-5.2 生成,使用 Zcode
Hy3 生成,使用 WorkBuddy
能看到差距還是比較明顯的,對比 GPT-5.6,GPT-5.5 明顯少了很多細節,即便把渲染程度調節到「高」,石柱和樹以及飛鳥等信息,都是比較簡單的建模。
Gemini 3.5、DeepSeek V4 Pro 和 Hy3 似乎都沒有準確把這個石林的效果做出來,GLM-5.2 在這輪交付的就更加抽象了,只是實現了幾種不同視角的切換,但是張家界石林是完全看不出來。
這是完整的提示詞,如果感興趣還可以拿去測試一下其他模型的效果。
創建一個宏偉的 Three.js 張家界石林世界:數百根高得不可思議的砂岩石柱,頂部覆蓋着松樹,從流動的霧河中升起,觀者已經置身空中。直接從兩根巨大的石柱之間的飛行狀態開始,下面的霧氣被分開,陽光斜射過巖壁 —— 不要標題界面、菜單、加載狀態或貼地開始。
如果使用 Three.js,請在模塊腳本之前添加一個 import map,將「three」和「three/addons/」映射到同一個固定版本,並且只通過這些名稱導入。所有地形、岩石、植被、霧氣和光照都必須程序化生成;不要使用外部圖片資源或模型。
單一核心理念:探索孕育了漂浮山脈靈感的世界,以最溫和的飛行方式穿行其中。
石林世界
- 建造具有真實地質特徵的石柱:帶狀砂岩層理、陡峭巖面、承載扭曲古松的巖臺、陰暗側面的藤蔓和蕨類植物、被光線照亮時呈現的白色岩石裂痕。改變高度和羣落分佈,讓峽谷景觀形成自然的通道和露天劇場。
- 霧氣是一層有生命的存在,而不是一團渾濁的霧:雲霧河流在石柱之間流動,在邊緣撕裂,在盆地中匯聚,同時保持上方空氣清澈、被陽光照亮。石柱應隨着霧氣移動而若隱若現。
- 人類痕跡要小而遙遠:連接兩座山頂的玻璃棧道、沿線路滑行的纜車、刻在巖壁上的蜿蜒石階、用於比例感的小型徒步者。

石柱間的生命
- 獼猴在巖臺上攀爬,鶴穿越虛空,雨燕圍繞山頂盤旋,一條瀑布從裂隙中穿過,流入下方霧海,松枝隨風擺動。

光與空氣
- 清晨光線,東側巖面呈現金色,陰影峽谷中帶有冷藍色調,陽光照射處的霧氣發光;飽和的綠色;整體明亮、通透。

滑翔體驗
- 唯一的交互方式是簡單可靠的滑翔:保持恆定且柔和的飛行速度,鼠標控制航向和俯仰,並限制在柔和範圍內,自動側傾,不會失速,不會有碰撞懲罰 —— 靠近巖壁時,鏡頭會自然緩慢避開。飛行感覺應像鶴一樣,而不是戰鬥機。
- 重置
我們還用其他提示詞測試了一下 GPT-5.6,63 個案例的提示詞都可以在 GitHub 上找到。
上下滑動查看更多內容
項目地址:https://github.com/petergpt/3d-prompt-collection
我們也測試了 Karpathy 覺得最有意思的熊捕獲鮭魚畫面。這次我們直接在 ChatGPT 網頁版內以普通對話的形式發給它提示詞,依舊是使用 GPT-5.6 Sol,智能模式爲 Pro。
雖然沒有 Codex 嚴謹和詳細的項目工程,但是 Pro 的思考強度,還是讓 ChatGPT 花了 40 分鐘才生成了整個 3D 頁面。
最後的結果對比,GPT-5.6 Sol 和 Fable 5 可以說是在同一個水準。

GPT-5.6 Sol 生成,使用 ChatGPT 網頁
Fable 5 生成
而使用其他模型,像是 DeepSeek V4 Pro,能明顯看到生成頁面有很多 Bug,一隻奇怪的熊,鮭魚也變成了簡單的紅色方塊,彩虹只是簡單的六根線條等。
DeepSeek V4 Pro 生成,使用 DeepSeek 網頁
Gemini 3.5 Thinking,這個五月份的模型,中間這個四四方方的像素物體,竟然就是 Gemini 描繪的 3D 熊。
雖然該有的操控都有,導航欄這些按鈕都做到位了,但是如果提前沒了解提示詞信息,單看這個頁面,完全不知道本意是想描繪什麼。
Gemini 3.5 Thinking 生成
我們還測試了太空電梯項目,這次是在 Codex 內使用 GPT-5.6 Sol,思考強度選擇選擇了倒數第二檔,即 Extra High,耗時明顯減少,只用了 18 分鐘完成。

同樣的提示詞,DeepSeek 的效果是這樣的。
而在 Peter Gostev 視頻裏,Fable 5 的效果和 GPT-5.6 Sol 不相上下。

這 63 個提示詞,看起來還是讓 AI 生成一個網頁,但 3D 網頁要面對的不止是生成每一幀最佳截圖,還有性能和可運行性。
即使界面再精美,可一旦打開就喫爆了電腦的 GPU 顯卡渲染,電腦直接卡崩潰了,那也不是一個好模型應該生成的網頁。
面對長提示詞時,好的模型應該更懂得先保住場景主體、鏡頭、核心動畫和交互,再用程序化幾何、粒子與分級細節補足規模感。
GPT-5.6 Sol 的表現在我們的測試中基本上可以勝任這些複雜的 3D 場景生成。
讓我們印象更深的是,GPT-5.6 Sol 完成工作的方式,它會先規劃整個項目,再拆分任務,讓不同的 Agent 同時推進,過程中不斷檢查、修改,再把最終結果整理成一份可以審覈的 Diff。
就一個 3D 網頁,它可以花兩個多小時去完成。
但回過來想,我們比較的究竟是模型能力,還是一次回答背後的時間、計算資源和協作規模?
兩個小時所需要的 Token,換在一個 Plus 賬戶或者免費賬戶上,大概都會佔據大量的周額度。速度快的模型更適合試想法;耗時更久的 Agent,能把複雜項目推得更遠。兩者都可能有價值,卻很難被一個總分解釋清楚。
當模型開始自己規劃、分工、返工和驗收,一次生成便越來越像一支臨時項目組。選擇哪款模型,也是在選擇一套生產方式。我們可以 10 分鐘拿到一個 demo,也可以給 Agent 幾個小時,把它推到可交付狀態。
以後再問哪款模型最強,測試恐怕得多出一張工時/Token單。畫面旁邊應該寫清交付時間與資源投入,也要讓人知道它經歷了多少輪返工,打開後能不能直接用。

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