Антигравитация 2.0 возглавляет архитектурный 3D-бенчмарк OpenSCAD – ModelRift тестирует 6 LLM на Пантеоне

ModelRift провел практический бенчмарк: они попросили шесть ИИ-инструментов для кодирования построить Пантеон в OpenSCAD по референсным изображениям. Цель — проверить, насколько хорошо каждая система преобразует архитектурный референс в параметрический CAD-код. В задании использовались два изображения (фасад и вид сверху) и требовалось использовать CLI OpenSCAD для предпросмотра и итераций.
Почему Пантеон + OpenSCAD?
Простые задания вроде «куб с отверстием» проверяют только базовый синтаксис (difference, cube, cylinder). Пантеон находится посередине: он имеет радиальную симметрию (ротонда, купол, окулюс), прямой портик, колонны, ступенчатые основания и треугольный фронтон. Такое сочетание проверяет способность LLM работать с вложенными трансформациями, булевыми операциями, циклами и именованными модулями — всем, что составляет текстовое представление OpenSCAD. OpenSCAD оставляет геометрию как артефакт, избегая посредничества Blender MCP или действий интерфейса.
Результаты бенчмарка
Было протестировано шесть систем. Каждый результат оценивался по качеству (1-5) и снабжался резюме. Таблица ниже показывает лучшие результаты:
| Инструмент и модель | Время | Качество | Резюме |
|---|---|---|---|
| Antigravity 2.0 | ●●●○○ (3/5) | ●●●●○ (4.5/5) | Лучшее качество. Уловил пропорции Пантеона, купол с окулюсом, портик, колонны, фронтон и детали фасада. Архитектура наиболее близка к референсам. |
| Codex 5.5 High | ●●●●○ (4/5) | ●●●○○ (3.0/5) | Высокая детализация, включая надпись на архитраве. Но итоговый STL не соответствовал PNG-превью, что снизило оценку. |
| Cursor 3.5 / Composer 2.5 | ●●●●● (5/5) | ●○○○○ (1.4/5) | Самый быстрый запуск, но самый слабый результат: плохие пропорции, несоблюдение цветов и архитектурных деталей. |
Полные результаты включают еще три записи (не детализированы здесь). Код бенчмарка и сравнения рендеров доступны в оригинальной статье.
Практические выводы
- Antigravity 2.0 создал наиболее архитектурно точный код OpenSCAD с правильными кольцами купола, расстоянием между колоннами и соотношениями фасада.
- Codex 5.5 добавил мелкие детали (надпись), но столкнулся с несоответствием экспорта — превью выглядело лучше, чем итоговый STL.
- Cursor 3.5 был быстрым, но геометрия оказалась грубой; он подходит для быстрого прототипирования, но не для производственного CAD.
- Бенчмарк подтверждает, что OpenSCAD — хорошая цель для LLM-генерации геометрии: обычный текст, компактный словарь, легкие итерации через CLI.
Если вы используете ИИ-агенты для параметрического 3D-моделирования, особенно архитектурных или механических деталей с радиальной симметрией и булевыми операциями, этот бенчмарк дает четкий сигнал: Antigravity 2.0 сейчас лидирует по качеству. Для задач, где скорость важнее, Cursor 3.5 может быть полезен, если вы готовы много итерировать.
📖 Source: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

AI Team OS: Самодвижущийся организационный слой для Claude Code
AI Team OS — это операционный слой для Claude Code, который создаёт автономные рабочие процессы, где система продолжает работать без ожидания пользовательских запросов. Он включает 22 специализированных шаблона агентов, более 40 инструментов MCP и работает полностью в рамках подписки Claude Code без внешних затрат на API.

Anthropic открывает исходный код Claude for Legal: пакет плагинов для проверки контрактов, сортировки NDA и многого другого
Anthropic выпустил Claude for Legal — репозиторий плагинов, агентов и MCP-коннекторов для юридических задач, включая проверку соглашений с поставщиками, сортировку NDA и мониторинг соблюдения нормативных требований.

Код Zap: Генератор кода на ИИ, который учит детей настоящим HTML/CSS/JS
Zap Code генерирует рабочий HTML, CSS и JavaScript из простых описаний на английском языке для детей 8-16 лет. Он предлагает три режима взаимодействия и работает в изолированном iframe с механизмом прогрессивной сложности.

Фреймворк AutoAgents на Rust добавляет привязки к Python для прототипирования
AutoAgents, мультиагентный фреймворк на основе Rust, теперь имеет привязки к Python, которые позволяют разработчикам прототипировать на Python, сохраняя при этом то же ядро времени выполнения на Rust, интерфейсы провайдеров, модель конвейера и семантику агентов. Привязки позволяют экспериментировать с локальными моделями ИИ без внешних систем.