Claude Opus5展現遊戲生成能力:可用代碼打造射擊、賽車和3D世界
重點摘要
Anthropic 最新模型 Claude Opus5 展現出更強的代碼生成能力，無需外部素材即可直接生成射擊、賽車等完整遊戲，並在瀏覽器中運行。開發者測試顯示，其生成的遊戲包括紋理、物理效果和音樂，部分結果已接近完整遊戲體驗，為程序化創作開闢新方向。
Anthropic 旗下最新旗艦模型 Claude Opus5 近期在開發者社群中引發熱烈討論，其程式碼生成與虛擬世界構建能力展現出驚人突破。過去幾天內，多位開發者僅使用同一組提示詞，便透過該模型分別創作出第一人稱射擊遊戲、潛水艇模擬、卡丁車競速，甚至《我的世界》風格克隆版本。這些作品完全不依賴外部素材庫，模型直接透過純程式碼生成幾何結構、紋理紋理、物理效果乃至音樂，並能在瀏覽器環境中即時運行。 與傳統 3D 開發流程高度依賴素材庫、圖像資源與專用遊戲引擎不同，Claude Opus5 的生成方式更接近所謂的「程序化創作」。模型不僅要建構場景結構，還必須理解現實世界中的運動規律，例如物體受力、環境互動以及光照變化，並將這些規則轉化為可執行的程式碼。開發者指出，部分生成結果已接近完整遊戲體驗，而非僅是簡單原型，顯示出該模型在跨領域知識整合上的進步。 其中，開發者 Matt Shumer 發布了名為「Claude-of-Duty」的射擊遊戲項目，該作品風格類似知名遊戲《使命召喚》，包括遊戲紋理在內的所有元素均由程式碼生成，無需任何外部圖片或模型。另一位開發者 Alex Ermolov 則使用 Opus5 製作單板滑雪演示，並強調其滑行物理效果非常自然，表現優於此前測試的多款其他模型。此外，開發者 Chetaslua 生成的羅馬弩炮模擬場景包含完整的控制界面，相較於以 GPT-5.6Sol 和 Kimi K3 根據相同提示詞生成的版本，該作品在功能細節與環境豐富度上明顯更勝一籌。 社群還透過多個不同項目測試 Opus5 的能力極限。例如，有人將完整的風景環境壓縮為單一 HTML 檔案，有人生成包含 3D 物體與音樂的潛艇遊戲，也有人製作可直接運行的卡丁車競速網站。而在《我的世界》克隆測試中，開發者 Pankaj Kumar 使用 Opus5 創建了一個支援無限程序生成世界、包含 15 種生物群系以及生存與創造模式的版本，所有資源均由程式碼即時生成，該專案總共消耗約 2500 萬個 Token，運算規模相當可觀。 Anthropic 官方表示，Claude Opus5 的視覺生成能力相比前代版本有顯著提升，測試合作夥伴普遍認為其在動畫、遊戲與 3D 創作領域的表現已達到 Opus 系列最佳水準。不過，這類測試目前仍屬於社群非正式評估，缺乏統一的任務定義、評分標準與實驗條件控制，因此不能完全代表模型的綜合能力。開發者與觀察者仍須謹慎看待這些結果，避免過早下結論。 隨著 AI 模型從單純的文字與程式碼生成，進一步走向可運行環境的構建，程序化生成技術或將成為遊戲開發、虛擬世界模擬以及數位內容生產的重要方向。相較於傳統影片生成模型只能輸出連續畫面，具備程式碼生成能力的 AI 能夠產出可編輯、可複用的數位資產，為下一代互動式內容創造提供全新的技術路徑。這也意味著，未來開發者可能只需透過提示詞，就能快速產出具備完整互動性的遊戲或模擬環境，大幅降低創作門檻。 值得注意的是，Claude Opus5 的系統提示詞近期曾遭洩露，引發業界對模型安全與隱私保護的討論。但從此次遊戲生成能力的展示來看，該模型在程式碼生成與虛擬世界構建上的潛力無疑是巨大的。隨著更多開發者投入測試，預計將有更多令人驚豔的應用案例浮現，進一步推動 AI 在數位內容創作領域的發展。
Related
相關文章
生成模型也能端到端訓練了？核心竟是一個for循環
賬號設置我的關注我的收藏申請的項目退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機構庫投資機構職位推介投資人認證投資人服務項目推薦36氪Pro創投氪堂企業入駐創業者服務創投平臺AI測評網 首頁快訊資訊推薦財經AI項目推薦廣東最新創投汽車科技專精特新直播視頻專題活動搜索項目推薦我要入駐城市合作生成模型也能端到端訓練了？核心竟是一個for循環機器之心·2026年08月03日 11:49參數和數據之後，生成模型解鎖預訓練第三根軸 2012 年，AlexNet 用一場壓倒性的勝利終結了一個時代。在此之前，做圖像識別要靠人手工設計一層層特徵提取的流程；AlexNet 證明瞭一件後來被反覆驗證的事：把整個任務端到端地交給模型自己學，幾乎總是打得過人類精心設計的分階段流水線。 從圖像分類到目標檢測再到圖像分割，深度學習的每一次躍遷背後，都是同一句話：讓它自己一口氣學完。 只有一個領域始終是例外：生成模型。 今天最強、最能擴展的生成模型（無論是自迴歸還是擴散模型）都不是端到端的。 它們訓練時只學預測「一小步」，推理時卻要像循環網絡那樣把這一步反覆展開幾百上千次。 訓練和推理用的不是同一套採樣方式。這個裂縫帶來了一個老問題：每一步的誤差會喂進下一步，輸入逐漸漂離訓練時見過的分佈，誤差層層累積。學術上管它叫「暴露偏差」（exposure bias）。 換句話說，「端到端更好」這條深度學習最核心的經驗，十幾年來始終沒能真正落到生成模型頭上。 而就在最近，一篇來自 UIUC 與哈佛大學的論文，試圖把這塊最後的拼圖補上。 作者
王慧文家族辦公室押注的AI版圖：從大模型到AI Agent
王慧文家族辦公室Lollapalooza Capital已投資24個AI項目，從大模型公司月之暗面到AI Agent創業公司蝴蝶效應，覆蓋AI基礎設施、內容生成、教育和硬體等產業鏈關鍵環節。這顯示其投資布局從早期的大模型能力競爭，逐漸轉向AI應用落地與生態建設。
天下苦閉源模型久矣，MiniMax要做多模態領域的Deepseek
MiniMax發布多模態生成模型H3，支援2K解析度、15秒影片生成，性能與Seedance 2.5相當，但定價僅每秒0.8元人民幣，具備價格競爭力。H3將開源，打破影片生成市場由閉源模型主導的局面，可私有化部署，有望取代部分傳統後製工序。
微信、支付寶會給豆包手機“開門”嗎？AI手機背後的入口之爭
如果這些規則沒有明確，即使技術接口存在，超級App們也沒有動力把最有價值的部分交給一個可能架空自己的外部Agent。如果豆包遲遲無法拿到阿里和騰訊等企業的深度授權，字節並非完全沒有退路。相比其他公司，字節最大的優勢之一，是它本身已經擁有一套規模龐大的互聯網產品生態。在內容領域，字節擁有抖音和今日頭條；在辦公與創作領域，擁有飛書、剪映等工具；在消費場景中，抖音電商和抖音生活服務也已經形成了相當規模的商品和本地商戶供給。
天下苦閉源模型久矣，MiniMax要做多模態領域的Deepseek
MiniMax發布新一代多模態生成模型H3，支援2K解析度與原生雙聲道，性能與Seedance 2.5同級，但每秒定價僅0.8元人民幣，並宣布數日內開放模型權重。H3透過自研VAE與全模態理解管線降低算力成本，能一次生成含配音、字幕與動效的成片，可能取代部分傳統後期工序。此舉打破視頻生成市場由閉源模型主導的局面，為中小團隊與重視數據主權的B端客戶提供新選擇。
阿里企業級 Agent 產品“千問辦公”開啟公測，集成最新旗艦模型 Qwen3.8
阿里巴巴企業級Agent產品「千問辦公」正式開啟公測，個人與企業用戶可透過官網體驗，並整合了QoderWork、MuleRun、悟空三款產品，成為業界首款同時支援桌面端、雲端與企業協同Agent的產品。該服務搭載最新旗艦模型Qwen3.8，並提供免費版、個人標準版、個人高級版及企業版等多種訂閱方案，其中個人標準版與高級版目前有8折優惠。