发布GPT-6后，最受关注的现象之一就是各种3D网页的涌现。有人利用GPT-6在Blender中从零创建人物模型，也有人让其制作交互性强的3D网页。其中，一套人体解剖网站的案例尤为引人注目：视频中展示的完整人体可以逐层拆解，肌肉、骨骼、血管和器官被分解为独立的3D组件，声称GPT-6一次性生成了2234个部件，该帖子迅速获得超过3200万的浏览量，大家不禁惊叹GPT-6的3D技术有多么强大。

然而，事情很快发生了反转。有人指出，这2234个部件并非GPT-6创作，而是来自一个已有的专业3D数据集，由MRI数据制作的。实际上，GPT-6利用的是这些现成模型，并将它们组织成一个交互性网页。作为一款通用模型，GPT-6的优势并不在于生成复杂3D资产，而是能使用Three.js搭建3D场景或利用Computer Use命令操作Blender，但其结果仍存在一定不足。

当我们想复现类似的人体解剖网页时，发现GPT-6无法生成如此精细的3D模型，GPT-6生成的模型也相对粗糙。其生成过程类似搭积木，每个部件都被放置，但比例和细节处理仍显生硬，整体效果不如预期。更适合的是较低复杂度的3D场景，如简单的几何体或抽象装置，重点在交互性和空间关系上。 球友会

最终，我们找到了将GPT-6与Hyper3D MCP结合的方法，将3D建模工作交给专业的生成模型处理。GPT-6不仅能运用其广泛的知识，还能够借助模型的Computer/Browser Use工具持续优化生成结果。Hyper3D Rodin作为一种顶尖的AI 3D生成模型，可以更好地处理需要高复杂度和详细表面的真实物体，比如人体和器官等。同时，两者结合后，Hyper3D可以迅速根据GPT-6的输入进行调整，最终实现了一个真正由AI生成的人体解剖网页。

生成的过程并不复杂，实质上是与Codex对话，输入明确的需求后进行微调，Hyper3D的MCP会自动链接到Codex后台处理所有3D模型生成的工作。比如在我们发送“帮我生成一个3D汽车模型”时，Codex会自行识别可用工具，并调用Hyper3D进行生成，对生成状态进行实时反馈。在Hyper3D官网上可以找到MCP的连接方式，用户只需复制指定的提示词发送给Codex，Codex将自动完成连接。

完成配置后，Codex会显示可用的多个工具，包括使用Hyper3D Rodin模型生成3D模型、拆分模型以及查询进度等。接着，我们开启新的对话，输入“制作一个可交互的3D人体拆解网页，名为人体拆解室，使用Hyper3D Rodin生成主要资产，并进行网页开发及检查。”同时提供详细的生成方式和交互效果，要求统一风格，并增加自动演示效果等。在这一过程中，Codex会不断查看Hyper3D以确保生成任务的顺利进行。 球友会