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商汤发布日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版:主打长期记忆与主动交互的办公智能体,可生成动态 PPT、动态海报和可编辑 Blender 3D 工程

商汤 11 月 2 日晚发布多模态智能体模型日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版,重点升级两块:一是长期记忆和主动交互,能跨任务、跨会话记住用户目标与约束,在信息变化时主动提醒;二是设计生成,覆盖 Web、SVG、Three.js、Blender、动态 PPT 和动态海报,并可接入 Figma。模型已上线 SenseNova Studio、商汤小浣熊和 SenseNova Token Plan;官方 X 账号称 Token Plan 可免费试用,每 5 小时 1500 次 API 请求。官方称其在智能体协作、数据分析和演示生成上超过部分国际前沿模型,但未在公告中列出具体分数。

商汤发布日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版:主打长期记忆与主动交互的办公智能体,可生成动态 PPT、动态海报和可编辑 Blender 3D 工程

核心要点速览

  • 正式版于 11 月 2 日晚发布,定位为多模态智能体模型,主攻办公协作和设计交付
  • 长期记忆加主动交互:跨会话记住目标、约束和偏好,相关信息变化时主动提出调整建议(官方演示基于小浣熊内部研发版)
  • 设计能力覆盖 Web、SVG、Three.js、Blender、动态 PPT、动态海报,输出可继续编辑的 PPTX 和 Blender 工程,并可接入 Figma
  • 渠道:SenseNova Studio、商汤小浣熊、SenseNova Token Plan;官方 X 称 Token Plan 每 5 小时 1500 次免费 API 请求
  • 官方只称在智能体协作、数据分析、演示生成上超过部分国际前沿模型,公告未给具体分数,暂无独立评测
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⚡ SenseNova 6.8 Flash⚡ SenseNova Loop-9B-Preview🤖 Raccoon🌐 SenseTime

腾讯混元发布 Hy4 正式版:首次加入视觉理解与电脑操作,已上线腾讯云和 OpenRouter,权重“近期开源”

腾讯混元 11 月 4 日在官网发布 Hy4 正式版。相比 8 月的 Hy4 preview,官方称扩大了预训练和后训练规模,首次加入视觉理解,首次支持电脑操作(命令行+图形界面),并专项训练了 Blender、CAD、Unreal/Unity/Godot 等场景。Hy4 已上线腾讯云和 OpenRouter(tencent/hy4,1M 上下文),API 价格与 preview 相同;模型权重和系统卡片将在近期开源发布,更便宜的 Hy4 flash 也在路上。

核心要点速览

  • 官方博客:Introducing Hy4,发布日 2026-11-04;透明度中心同步列出 V1.0 Hy4
  • 两个“首次”:视觉理解(细粒度看图、复杂图表、数学视觉推理)和电脑操作(CLI+GUI 结合,针对 Blender、CAD 和跨应用长程任务专项训练)
  • 官方自测:579 项真实金融任务(213 位金融从业者评估)Hy4 得 3.04,开放权重模型中第一(DeepSeek-V4.1-Flash-1017 2.97、Kimi K3.1 Pro 2.68、GLM-5.3 2.68);GameDev +19.1%、GameLogic +9.8%;内部搜索评测幻觉率 15.76%→5.45%
  • API 价格与 preview 相同:每百万 token 缓存输入 $0.042、输入 $0.834、输出 $2.501;OpenRouter 页面目前标注 5 折($0.417/$1.251),1,048,576 上下文、最多 65,536 输出
  • 权重尚未公开:官方称将开源权重并发布完整系统卡片,已与 vLLM、SGLang 合作;Hy4 flash 近期发布
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⚡ Hy4⚡ Hy4 preview⚡ Hy4 flash🤖 CodeBuddy🤖 WorkBuddy🌐 Tencent

Kimi 推出 3D Make:K3.1 Pro 可直接操作 Blender、CAD 和 Unreal/Unity/Godot 引擎建模、搭场景、做游戏

月之暗面 Kimi 官方账号 10 月 30 日 03:14(UTC)发布 3D Make,称 Kimi 可连接 Blender 和 CAD 等工具来建模、组装场景和开发游戏,已在 kimi.ai 和 Kimi Work 上线。官方同步发布的 3D 教程说明,K3.1 Pro 经过专门训练,通过 Python 脚本操作 3D 软件,即使没有 MCP 支持的专业软件也能纳入工作流;人物、动物等网格模型则自动调用 Tripo 等扩散模型生成。需要本地软件的插件仅在 Kimi Work 中可用。

Kimi 推出 3D Make:K3.1 Pro 可直接操作 Blender、CAD 和 Unreal/Unity/Godot 引擎建模、搭场景、做游戏

核心要点速览

  • 上线范围:3D Make 已在 kimi.ai 和 Kimi Work 提供,依赖本地软件的插件仅限 Kimi Work
  • 两种建模路线:参数化建模由 K3.1 Pro 写 Python 脚本完成(家具、机械件、建筑),网格建模自动调用 Tripo、Meshy、Hyper3D 等服务
  • 引擎适配:官方称已适配 Unreal Engine、Unity 和 Godot,可导入模型、搭场景、逐步实现玩法
  • 官方案例:K3.1 Pro 发布视频里的天宫场景用 Unreal Engine 5.8 制作,源模型合计 3600 万个三角形,用 Nanite 和 Lumen 渲染
  • 跑分:官方未公布 3D 相关基准,教程也承认部分任务需要多轮修改,骨骼绑定和复杂材质仍是短板
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真实世界 3D 资产生成大考:BlenderWorld 首发 223 项工业基准,GPT-6 Astra 斩获 79.9 分领跑

多所顶尖研究机构在 arXiv:2610.23986 中正式发布首个面向真实世界参考的视觉智能体 3D 创作评测基准 BlenderWorld。基准涵盖程序化建模、着色材质编写、空间布局与灯光模拟等 223 项真实工业级任务,接入 Blender 软件全自动沙盒环境。实测显示 GPT-6 Astra 以 79.9 分综合得分问鼎全球榜首(完美完成率达 42.2%),Opus-5 斩获 73.0 分,而开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash 斩获 65.7 分超越众多大尺寸基线。

真实世界 3D 资产生成大考:BlenderWorld 首发 223 项工业基准,GPT-6 Astra 斩获 79.9 分领跑

核心要点速览

  • 多所顶尖机构发布首个面向真实世界 3D 资产创作的工业评测基准 BlenderWorld(arXiv:2610.23986),涵盖 223 项全自动 Blender 任务
  • GPT-6-Astra 以 79.9 分与 42.2% 完美率强势领跑全球榜首,Opus-5 斩获 73.0 分位居第二
  • 开源旗舰 DeepSeek-V4.1-Flash 斩获 65.7 分登顶开源第一,并在多模态子任务中以 65.5 分追平商业旗舰 GPT-5.6-Sol
  • 揭示截然不同的 Agent 求解流派:GPT 倾向于前瞻性规划(39.9K Token),而 DeepSeek 依靠高频工具迭代检查(单任务 168 次工具调用)
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Voyager 发布:创意工作的 “Codex”,一个桌面 Agent 直接操控 Blender、DaVinci Resolve、After Effects、Ableton 出成片

Moda 背后的 Nullframe 团队(YC F26)发布 Voyager:本地桌面 Agent 通过各软件原生脚本接口操控 Photoshop、Premiere、Resolve、Blender、Unity、Ableton 等,自带免费 Design/Video/DAW 引擎,可接 Claude Code、Codex 或自带 API Key;发布帖 148 万曝光。

Voyager 发布:创意工作的 “Codex”,一个桌面 Agent 直接操控 Blender、DaVinci Resolve、After Effects、Ableton 出成片

核心要点速览

  • 发布帖 24 小时内约 148 万曝光、3074 收藏、2457 赞(X 公开数据)
  • 可驱动 9 款主力软件:Photoshop / Illustrator / After Effects / Premiere Pro / DaVinci Resolve / Final Cut Pro / Blender / Unity / Ableton Live,另有 Cinema 4D、Houdini、Remotion、Manim 等技能
  • 内置约 40 个技能,支持 MCP 服务器,并能复用你为 Claude Code / Codex / Cursor 安装的 skills(FAQ)
  • 应用免费、自带 Key 不收费;付费计划 $19/月起,生成按模型原价计费不加价(1 credit = 1 美分,8 秒 Seedance 2.5 约 277 credits)
  • macOS 需 Apple Silicon + macOS 15;Windows 11 / Linux 为 alpha,桌面版 v0.1.84 于 10 月 8 日发布
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一句话生成可玩 UE5 3D 大世界!北大等开源 Code2Games:协同场景与游戏机制,GameCode4D 全流程基准发布

从一句自然语言游戏构想自动生成高品质 3D 游戏世界,需要模型对场景几何拓扑、空间布局、交互实体以及可执行玩法逻辑展开联合推理与协同调度。然而现有代码智能体(Coding Agents)往往只能生成孤立的 3D 资产、静态场景或玩具级脚本片段,跨组件的几何约束与逻辑一致性极易脱节断裂。为此,北京大学与腾讯联合研究团队提出首个全流程游戏世界生成智能体框架 Code2Games(arXiv:2610.05033)。该框架首先在 Blender 中基于底层几何约束构建结构化基础世界,通过共享的场景-玩法联合表征(Shared Scene-Gameplay Representation)强行锚定各元素的一致性映射;随后将生成的资产迁移至 Unreal Engine 5(虚幻引擎 5),并引入执行引导的重构机制(Execution-Guided Reconstruction),利用 UE5 编译诊断、运行时错误反馈和自动化游玩测试闭环排错。团队同步推出了涵盖 10 类不同复杂度关卡的 GameCode4D 基准评测。实验证明,Code2Games 在视觉质感、交互真实度与可玩游戏品质上显著超越现有代码智能体与直接端到端生成基线。

核心要点速览

  • 提出首个面向可玩 3D 游戏世界生成的智能体框架 Code2Games,打通 Blender 拓扑构建与 UE5 引擎落地的全流程闭环
  • 首创场景-玩法联合表征(Shared Scene-Gameplay Representation),配合编译诊断与游戏测试驱动的执行引导重构机制解决引擎适配脱节
  • 开源 GameCode4D 评测基准,覆盖 10 类复杂游戏关卡,在视觉逼真度、交互保真度与可玩通关率上大幅超越传统代码生成基线
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像写代码一样可交互重建 3D!LEGO-Anything 开创“图像到程序”范式:Coding Agent 迭代执行 Blender,插件即插即用性能跃升 62.7%

单张二维图像的三维场景重建向来依赖生成固定网格(Mesh)或神经辐射场/高斯泼溅(NeRF/3DGS),但这些黑盒输出不仅无法被专业三维渲染软件无损二次编辑,更难以支持物理推演与结构化空间查询。跨机构研究团队提出全新“图像到程序”(Image-to-Code)端到端框架 LEGO-Anything:将三维场景重建转化为编写可执行 Blender Python 代码的过程。Coding Agent 自主观察输入图像,迭代编写并执行脚本、生成多视角渲染图、自省对比并持续重构场景代码。针对智能体在长程生成中暴露出的初始布局虚弱、反向倒退修改与自评失真三大顽疾,团队推出免训练的即插即用型控制插件 LEGO-Plugin,在涵盖 104 个复杂室内外场景的全新基准 LEGO-Bench 上,使主流大模型的重建跑分相对暴涨高达 62.7%,为三维物理世界理解开辟了可解释、可编程的全新航道。

像写代码一样可交互重建 3D!LEGO-Anything 开创“图像到程序”范式:Coding Agent 迭代执行 Blender,插件即插即用性能跃升 62.7%

核心要点速览

  • Image-to-Code 突破性范式:彻底告别黑盒几何网格与不可编辑的辐射场,将 3D 重建升维为可解释、可参数化修改的 Blender 显式程序代码。
  • 即插即用控制插件 LEGO-Plugin:直击智能体代码生成中“退化编辑”与“盲目自评”两大致命痛点,无需任何二次微调即可让各大主流模型综合得分相对提升高达 62.7%。
  • 全自主下游视觉空间查询:重建后的场景代码可直接运行确定性物理与空间查询(目标检测、实例掩码、相对深度估计),为具身智能与物理仿真提供高保真数字化底座。
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OpenAI:付费订阅全局用量重置,约美西 6pm 落地,便于继续用 Astra

OpenAI Codex 负责人 Tibo(@thsottiaux)宣布:将对所有付费订阅做一次全局用量重置,方便用户在 Blender 3D 建模等高消耗场景后继续使用 Astra;预计约美西时间今日 18:00 生效。

核心要点速览

  • 范围:覆盖所有付费订阅的全局用量重置。
  • 动机:用户因 Blender 等场景把 Astra 额度烧光后仍可继续用。
  • 时间:约美西时间今日 18:00(6pm PST)落地。
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huashu-mac-use:开源技能让 Codex / Claude Code 优先用 CLI/AppleScript/CDP 操控 Mac App

HiSeven(@hisevenih)介绍刚开源的 huashu-mac-use:让 Codex / Claude Code 操控无 API 的 Mac 应用(Blender、剪映、WPS、Electron 等),优先走 CLI / AppleScript / URL Scheme / CDP / Accessibility,必要时才借焦点点屏并归还鼠标;每步截图校验,安装用 npx skills add alchaincyf/huashu-mac-use。

核心要点速览

  • 产物:开源技能 huashu-mac-use(alchaincyf/huashu-mac-use)。
  • 策略:优先 CLI/AppleScript/URL/CDP/Accessibility,尽量不抢鼠标。
  • 校验:每步截图验证;npx skills add 安装。
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Latent Space:用超 200 亿 token 压测 Astra,称可在约每小时 <$6 完成 AI 工程全流程

Latent Space 称投入超过 200 亿 token,用 GPT-6 Astra 覆盖选型训练、标注与主动学习、管道饱和、日志可观测、一键部署调试,以及多子智能体编排等 AI 工程任务,并称可在约每小时低于 6 美元的成本下完成严肃工作流,远不止演示级 Blender/游戏用例。

核心要点速览

  • 实测覆盖训练选模、标注/主动学习、管道饱和、日志与一键部署调试。
  • 可编排并评估运行其他模型的子智能体,单线程连贯性可达数十亿 token。
  • 成本叙事:严肃 AI 工程负载约 <$6/小时,附 latent.space/p/astra 长文。
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