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兄弟们，差距非常的明显！ 我把Opus 5.5 制作这类东西视频的能力提炼出skill 拿给GPT 6 Astra来使用。 同样的提示词效果差太多了，只能说模型能力的差距。 这波Opus 5.5 属实是拉爆GPT 6 Astra了，不论是效果，耗时，还有token消耗方面都超过了GPT 6 Astra。 所以我们还有什么理由使用Codex呢？

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知识猫AI实验室

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我来说一个GTP 6 Astra结合Blender的正确用法。 目前让GPT 6直接建3D模型还是太勉强了，尤其设计人物造型的时候。 明明生成3D模型有更好的方法，就是用图片生成3D的AI模型来直接生成（请来个模型商赞助我，后续出个详细教程），生成的是一个整体模型，但是细节和品质都很高。 生成一个glb模型后，再让GPT把这个模型拆分成组件，加上骨骼，然后就能做动画了。 请看效果视频。
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Gorden Sun

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试着让 GPT6 Astra 用 Cavalry 复刻了 fafa 老师的动画效果，感觉还原度很不错了 第一轮纯大力出奇迹全是关键帧打出来的效果，后来让他自己查文档，随意查看软件功能，居然能拿效果器跑出完整内容了 中间还有个非常有意思的细节是，第一轮复刻视觉还原度很差，过往还需要告诉他具体哪里有问题才可以一点点优化 但是对于 Astra 只需要告诉他效果不太好，他自己是能判断具体哪里有问题的，这一点在其他模型上很少见 我不知道怎么形容这种感觉，某种程度上模型的判断力好像跟原来不太一样了，以至于有很多过往一定需要我自己判断的事情，后续可以尝试来让 Astra 自己来了
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超级个体｜柿子

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Qwen3.8发布了，据官方说仅次于 Fable 5？ 简单做个对比测试，给了一张古建筑的各个角度的图，一句提示词用threejs生成3D模型。左边是Qwen3.8-Max-Preview，右边是Fable 5的效果。两个模型均使用Chat模式生成。 Qwen3.8对图像的理解能力还是欠缺了一些，Fable 5明显还原的效果更加好。 当然前端能力不能代表全部，但也是最直观能体现出来的能力。 参考图像和提示词⬇️
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WY

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Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。 正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。 给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。 虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。 但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀 ！ 官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。
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雪踏乌云

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我的 AI 编程能力又向前迈了一大步。 刚刚用 Claude Code 复刻了抖音 APP 的「钱包」功能，我不知道抖音有多少名工程师负责这个功能，但 Claude Code 实现一模一样的效果只用了 10 分钟，现在我可以拿去到处装逼了，金额自己填，最牛逼的是，填进去的金额还支持随时提现。 兄弟们看看还原度如何，能给几分？
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banboo

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终于在本地（RTX 4080）把 MiniMax H3 跑通了。 我感觉效果已经不错了。十秒视频耗时10分钟生成。 不过有个问题还没解决： 明明在提示词里强调了中文说话，最后生成出来的还是不是中文。 接下来准备继续试试本地工作流，看看能不能做一个简短的小动画片。 本视频的提示词我整理在评论区了。
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烁皓

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这版本的 Kimi.ai k2.5 + kimi cli 确实有点牛 下面这个 remotion 视频用了两句提示词 1. 第一段提示词 + Remotion skill 定好骨架 2. 第二段也就一句话提示词换上 remotion + kimi 的 logo 而 remotion 官方做这个 demo 用的模型是 opus 4.5 当然我并不是说 k2.5 已经超过了 opus 4.5 , 但这个进步速度太夸张了.
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iGeekbb

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Daniel Fang

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Chatgpt的Astra我要吹爆！！！强烈推荐！ 对空间的理解能力非常强。 我之前一直在写动作捕捉的 retargeting 算法，已经几乎把市面上所有的模型都测试过，都无法解决。刚刚用 Astro，Medium 一下子就解决了，而且效果还可以啊。 最重要的是，对额度几乎没有变化。解决这个问题只用了 不到1% 的额度。如果是用 Fable，估计要花一半以上的周额度，而且不一定能解决，因为之前我也试过。 这在几个小时前，我都无法想象竟能把这个困扰我很久的技术难点解决了。
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