miranda GPT-6 发布后，3D 网页案例走红。最受关注的是一个可层层拆解的人体解剖网站，肌肉、骨骼、血管和器官变成独立 3D 部件，据称 GPT-6 一次生成 2234 个人体部件，帖子浏览超 3200 万次。但随后有人发现，这些部件并非 GPT-6 从零生成，而来自已有专业 3D 数据集，由专家基于 MRI 数据制作。GPT-6 实际做的是调用现成模型，并组织成可交互网页。
作为通用模型，GPT-6 的强项不在生成复杂 3D 资产。它能用 Three.js 搭场景，也能通过 Computer Use 打开 Blender 建模，但效果仍像视频生成模型早期的“史密斯吃面”：动作做对了，结果却不对劲。我们复刻人体解剖网页时也一样，GPT-6 生成不了精细模型，操作 Blender 同样粗糙。它更适合基础几何体拼出的低复杂度场景，比如方块、球体、简单机械结构、低模建筑，重点在交互与空间关系。
后来我们尝试 GPT-6 与 Hyper3D MCP 的组合，把建模交给专业 3D 生成模型。GPT-6 提供通用知识，Hyper3D Rodin 处理形态复杂、表面细节多、需要完整网格和材质的真实物体，如人体、动物、器官、复杂道具、建筑资产，再借 Computer/Browser Use 工具打磨结果，最终复刻出一个由 AI 3D 生成模型制作的人体解剖网页。
过程基本是与 Codex 对话：输入提示词，再按结果调整，Hyper3D MCP 在后台处理生成。比如“帮我生成一个 3D 的汽车模型”，Codex 会检查工具并识别 Hyper3D，用 Hyper3D Rodin 生成；MCP 持续反馈状态，任务拆成 5 个阶段，可看到车漆、玻璃、轮胎材质贴图等进展。连接方式在 Hyper3D 官网右上角 MCP 处，复制弹窗提示词发给 Codex，内容为服务名 hyper3d、Streamable HTTP 地址 https://api.hyper3d.com/api/mcp、使用 OAuth 授权。配置后，Codex 会提示读取到多个 Hyper3D 工具，包括用 Rodin 生成 3D 模型及递归分件功能 BANG 等。
