Anthropic 的 Claude Opus 5 模型近日展示了从文本提示直接生成完整 3D 游戏世界的能力，包括第一人称射击游戏、潜艇游戏、卡丁车赛车以及《我的世界》克隆版，全程无需任何外部素材。模型自行编写几何、纹理、物理乃至音乐代码，并在浏览器中直接渲染为可编辑的 HTML 文件。社区测试显示，其输出质量较去年同系列模型有显著飞跃，并在物理真实性与机械复杂度上优于 GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3。
在社区演示中，Matt Shumer 发布了一款《使命召唤》风格的射击游戏，屏幕上所有内容（包括纹理）均为生成的代码，他明确表示“未使用任何外部素材”，相关提示词与源代码已托管在 GitHub 上。Alex Ermolov 展示了滑雪板演示，称 Opus 5 的表现与 Fable 相当，且优于他测试过的其他模型，首次运行即无视觉瑕疵，滑雪物理“感觉正确”。Chetaslua 的弩炮演示则凸显了模型间的差距：该罗马攻城武器置于城堡前，配有完整控制面板，更接近成品游戏而非原型。此前他用相同提示词测试 GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3，两者虽能生成可识别的弩炮，但可动部件更少、周围环境细节远逊。
用户 Chris 的对比直观展示了进步速度：他将一年前 Claude 4 Opus 的输出与 Opus 5 并排比较，新版本在无纹理要求的“土路汽车”提示下，生成了泥泞车辙、植被和分层光照，而一年前同类请求只能得到平坦色块。其他演示还包括 Lentils 将数百万草叶随风弯曲的风景场景打包进单个 HTML 文件，Pietro Schirano 的潜艇游戏由模型自动生成 3D 物体、纹理和音乐，Ryan Campbell 的卡丁车赛车则以可玩网页形式上线。
这些演示背后是开发范式的转变：传统 3D 开发依赖素材库、纹理文件与物理引擎，而 Opus 5 采用程序化生成——几何由运行时计算点与面的代码构成，纹理以着色器（即代码）形式存在，物理与控制逻辑同样由模型编写，所有内容基于 Three.js 在浏览器中运行，单个 HTML 文件即可承载。Anthropic 在 Opus 5 发布公告中称，该模型“视觉输出远强于早期版本”，一位测试合作方评价其动画、游戏与 3D 作品是“所见过的 Opus 模型最佳表现”。
这与 Google Genie 3 或被称为“世界模型”的视频模型路径不同：后者逐帧计算并输出图像序列，结果仅以视频流存在，无法编辑或复用；而 Opus 5 产出的是可打开、可修改的代码。社区已将“单提示重建《我的世界》”作为非正式压力测试：Pankaj Kumar 的版本包含无限程序化世界、15 种生物群系以及生存与创造模式，所有图形素材均由代码生成，纹理与声音在运行时产生，该构建消耗了 2500 万 token。Harshith 让 Opus 5、Fable 5、GPT-5.6 Sol 等模型生成 3D 空客 H145 并对比结果；atomic.chat 则让四个模型构建三个物理场景（包括龙卷风席卷田野、破拆球撞击公寓楼），据其称仅 Opus 5 能令人信服地完成全部三个。
这类提示词可作粗略的初步衡量，因为任何人都能复现并目测结果，无需编程技能（虽有助于提示词编写）。但需注意，这并非严谨基准：没有标准化任务、评分量表，也无法控制各模型的尝试次数。尽管如此，Opus 5 的表现已展示出生成式 AI 在交互式 3D 内容创作上的潜力，对游戏开发、虚拟世界构建及 AI 应用层产业链具有示范意义。