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Claude Opus5实测:用代码生成射击、赛车和3D开放世界游戏

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Claude Opus 5 展现代码生成与虚拟世界构建能力

近日,Anthropic 最新模型 Claude Opus 5 在开发者社区引发关注。过去几天,多位开发者基于同一提示词,利用该模型分别生成了第一人称射击游戏、潜水艇模拟游戏、卡丁车竞速游戏以及《我的世界》风格克隆版本。这些作品无需外部素材,模型能够直接通过代码生成几何结构、纹理、物理效果甚至音乐,并在浏览器环境中运行。

与传统 3D 开发依赖素材库、图像资源和游戏引擎不同,Opus 5 的生成方式更接近"程序化创作"。模型不仅生成场景结构,还需要理解现实世界中的运动规律,例如物体受力、环境交互和光照变化,并将这些规则转化为代码。开发者表示,部分生成结果已经接近完整游戏体验,而非简单原型。

其中,Matt Shumer 发布了名为 Claude-of-Duty 的射击游戏项目,该作品类似《使命召唤》,包括游戏纹理在内的所有元素均由代码生成。Alex Ermolov 使用 Opus 5 制作单板滑雪演示,称其滑行物理效果自然,表现优于此前测试的多款模型。Chetaslua 生成的罗马弩炮模拟场景则包含完整控制界面,相比此前 GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3 根据同一提示生成的版本,功能和环境细节更加丰富。

此外,社区还通过多个项目测试 Opus 5 的能力,包括将完整风景环境压缩为单个 HTML 文件、生成包含 3D 物体和音乐的潜艇游戏,以及制作可直接运行的卡丁车竞速网站。在《我的世界》克隆测试中,Pankaj Kumar 使用 Opus 5 创建了支持无限程序生成世界、15 种生物群系以及生存和创造模式的版本,所有资源均由代码实时生成,消耗约 2500 万个 Token。

Claude Opus 5 生成的游戏画面

Anthropic 表示,Opus 5 的视觉生成能力相比此前版本有明显提升,测试合作伙伴认为其在动画、游戏和 3D 创作方面达到 Opus 系列最佳水平。不过,这类测试目前仍属于社区非正式评估,缺少统一任务、评分标准和实验条件控制,不能完全代表模型综合能力。

随着 AI 模型从文本和代码生成进一步走向可运行环境构建,程序化生成或将成为游戏开发、虚拟世界模拟和数字内容生产的重要方向。相比传统视频生成模型只能输出连续画面,代码生成型 AI 能够产出可编辑、可复用的数字资产,为下一代交互式内容创造提供新的技术路径。