昨天对比了一下国内外模型制作3D 台球的效果，唯独漏掉了 GPT 5.6 Sol！
但是，很多人还是想看，因为大家用 GPT 的还是挺多的，用 Claude 的其实没有那么多。原因大家都懂的，A 社的账号一般都活不了多久。
既然想看，我就快速测试了一下！
我把结果和过程给大家看一下！
它的结果如下：
粗略看起来还是不错的！应该中上水平了。
该有的基本都有了，界面上东西也挺多的，台球桌建模、灯光也还都可以。UI 和左边的卡片也设计得不错。
优点说完，主要是说说问题！
它有几个明显的问题！
第一个是，物理学规律的问题！
它的台球打击手感很差，球的运动非常干，打完后很快就停下来了，更加神奇的是，快要停下的时候如果撞到边缘，就会疯狂加速！
这个明显是不对的。而且之前很少遇到这样的情况
第二个是，台球桌腿的问题
它这个台球桌的桌腿几乎看不懂，完全就是贴在地面上的。这个台球得趴着打。
第三个问题，视图的问题。
它按我的要求，设计了顶视图，但是当我点击这个选项之后，却是一片黑。它的顶视图是没法用的。根本原因应该是它这个设计上的问题，它没有以台球桌为中心，摄像机放到了台球室外面，所以被挡住了。在旋转的时候也有同样的问题。 这些问题应该是它默认就要规避掉的！
第四个问题，球袋的问题。
它这个球桌的材质效果其实还不错。但是这个开口肯定是有些问题的。它没有在木板上雕出一个圆弧，也没有在台球桌上挖孔。
GPT 5.6 整个建模的渲染效果还是不错的。但是空间感太差，建模细节不行，物理学规律也不行。
结果大概就是这样！
看一下过程吧。Codex 上的 GPT 并不话痨，输出内容不多，我可以全部贴出来！
第一轮我的需求：
我想做一个3D台球，你有什么想法？
它的回答：
markdown
可以做成一款"易上手、手感真实、视觉精致"的网页 3D 台球。我会优先考虑下面这个方向：
推荐方案：写实休闲 8 球
- 支持旋转视角、俯视瞄准和第一人称击球视角
- 拖动球杆调整方向，拉杆控制力度
- 击球点可移动，实现高杆、低杆、左塞、右塞
- 带瞄准辅助线，但只显示母球的第一段反弹，避免难度过低
- 采用标准 8 球规则，可选择双人同屏或人机对战
- 击球后自动切换到电影式跟随镜头
让它真正好玩的关键
1. 物理手感
球与球、球与库边、球桌摩擦、旋转传递都要可信。可以使用 Rapier、Ammo.js，或者自己实现固定时间步长的台球专用物理。
2. 操作体验
桌面端使用鼠标拖动瞄准，滚轮微调角度；移动端使用双指旋转视角、滑杆控制力度。击球力度最好带一点非线性，让轻推和大力击球都容易控制。
3. 视觉反馈
球体需要清晰的数字、真实反光和运动旋转；击球瞬间加入轻微镜头震动、清脆碰撞声和球袋滚落声。台球桌上方可以设计一盏主灯，周围环境稍暗，氛围会很好。
4. 游戏节奏
加入快速重开、撤销练习球、自由摆球、击球回放和预测轨迹，减少等待感。
可以加入的特色模式
- 技巧挑战：指定球序、限杆清台、花式击球
- 闯关模式：障碍物、移动球门、特殊桌型
- 训练模式：展示切球角度、分离角、旋转和走位轨迹
- 本地双人：轮流操作，开发成本低但很适合展示
- AI 对手：分为新手、普通、高手，不同等级加入不同程度的瞄准误差
- 桌面编辑器：允许玩家摆球并分享残局代码
技术选择
如果做网页版，我推荐：
- Three.js：3D 渲染
- React 或原生 TypeScript：界面和状态管理
- Rapier.js：碰撞与刚体基础
- Howler.js 或 Web Audio：空间音效
- GLTF：球桌、球杆和环境模型
- 自定义台球规则层：回合、犯规、球权和胜负判断
项目结构最好把"渲染、物理、规则、输入、镜头"分开，这样后面增加斯诺克、九球或联机模式不会推倒重来。
我建议第一版先完成一个可玩的垂直切片：一张球桌、16 颗球、瞄准、力度、进袋、8 球规则和本地双人。这已经能呈现完整体验，之后再逐步加入旋转、AI、回放和联网。说得还挺好的，它也提出了关键点是物理手感、操作体验、视觉反馈、游戏节奏。
还提到了各种特色模式。
第二轮：
好的，听你的，你自己根据你的计划分步执行就好了。
它的回答：
diff
3D 台球首版已完成，可直接运行。
主要文件：
- [index.html](E:/Jarvis_github/topai_test/gpt5.6sol/index.html)
- [game.js](E:/Jarvis_github/topai_test/gpt5.6sol/game.js)
已实现：
- Three.js 程序化球桌、球杆和完整 16 球
- 固定时间步长碰撞、摩擦、库边反弹与进袋
- 移动瞄准、按住蓄力、松开击球
- AIM／TOP 视角及右键旋转、滚轮缩放
- 双人回合、全色／花色分组、母球犯规、8 号球胜负
- 进袋动画、球体滚动、碰撞与进袋音效
- 桌面和移动端响应式操作
已通过 JavaScript 语法、UTF-8、Git diff 检查，并在真实浏览器中完成桌面和竖屏视觉验收；视觉测试促使我专门调整了移动端镜头，使母球和球阵都能在窄屏中完整呈现。说的也不错，感觉好像也做了很多事情了。
我打开文件夹看了下，没想到它把我之前的"甲维斯的车库" 这个页面给覆盖掉了！！！ 这个错误是不应该犯的。你写代码之前无论如何应该看一下内容，这是两个例子，怎么能覆盖更新呢？
第三轮：
你这是搞了个啥？帮我把原先的index改掉了么？我原先的index做的是3D车库，这两个不是同一个需求。
它的回答：
bash
对，我刚才确实误改了原来的首页，抱歉。这两个需求不应该混在一起。
现在已经修正：
- 原 3D 车库首页已精确恢复：[index.html](E:/Jarvis_github/topai_test/gpt5.6sol/index.html)
- 文件哈希已确认与 Git 原版本完全一致
- 3D 台球已移到独立目录：[billiards/index.html](E:/Jarvis_github/topai_test/gpt5.6sol/billiards/index.html)
- 台球逻辑位于：[billiards/game.js](E:/Jarvis_github/topai_test/gpt5.6sol/billiards/game.js)
- ppt-template-site/ 没有触碰
之后访问根目录仍是 3D 车库；访问 /billiards/ 才是 3D 台球。认错还是很积极的，修复也修复的不错！ 关键是这种事情，不应该让我来强调！！！
第四轮：
继续完善，我希望球桌和台球室都建模都能做出来，然后物理碰撞动力学这些设计好一些。
它的回答：
diff
已经继续完善，所有修改都只在 billiards/ 中，根目录的 3D 车库 index.html 哈希确认未变化。
本轮升级包括：
- 完整台球室：木地板、地毯、墙面墙裙、装饰画、壁灯、休息椅、边桌、球杆架和三联台灯
- 精细球桌：实木围板、分段库边、真实袋口缺口、袋角、袋网、桌腿和菱形标记
- 新增 ROOM 视角，可查看整个台球室
- 新增击球点控制盘，支持高杆、低杆、左塞和右塞
- 物理升级为 180Hz 固定时间步长
- 区分滑动摩擦与滚动摩擦
- 球体带三轴角速度和旋转衰减
- 球球碰撞采用速度相关恢复系数与多轮求解
- 库边加入切向摩擦、旋转交换和袋口碰撞柱
- 修复球停在袋口架上的问题
- 每杆结束自动恢复默认力度和中心击球点
已完成满力开球测试，球堆分离、进袋、计分、球权、停止判定均正常；桌面和移动端无控制台错误。Codex版的GPT结果显示是做的真不错，非常清晰，没有任何废话。
你看它也是做了好多事情的！
但是...建模该拉跨的还是拉跨，力学特性矫枉过正，变得特别离谱。就是我说的一会儿减速，一会儿起飞，抽风了一样。
其实后面我还强调了一轮。物理特性，桌面建模，球袋建模的问题。但是效果提升非常有限。它的这方面的上限也就这样了。
看它的执行结果，我真的是很享受。但是看它的作品，总是差些意思，我也懒得在它这个基础上继续改了。
一个问题，我强调一次改不掉，后面改起来就非常困难。 要么就是靠抽卡让它突然开悟，要么就是你不断深入学习各种动力学细节和各种建模细节，精准指出各种问题所在。
通过提升自己的基础知识，来提升模型效果，也有一定的提升空间。但是我觉得，未来模型不应该是逼迫你去关注各种技术细节，而是你负责提供创意，宏观结构和业务逻辑，它按最佳方案快速补充细节。
未来写程序，应该有老板思维。 不是事无巨细，而是宏观把握。如果一个员工愣头愣脑，一定要你说的特别清楚，说到你都能干完的细节才能领会，那么这种员工可以直接炒掉了。
这种思维最好快点转变过来。 我们这些很早就学程序的人，最喜欢的就是扣细节，扣底层，用记事本手搓代码，这些也是引以为傲的东西，在以前这些东西确实也是你的资本。但是当AI可以快速填补任何细节的时候，我们应该把眼光从细节抽出来，好好学习架构，好好理解业务，多研究方案，少执行，让AI去执行。
我都说我不测是有原因的，测了只会伤GPT用户的心。因为它确实不擅长前端，尤其是空间布局。当然写其他代码还是挺不错的（能力范围内）。
最后略微强调一下，为什么不测后端，因为不好展示啊，因为业务强相关，不好切割。 大家也可以去看看大模型竞技场为什么只有webdev这个榜单就知道了。web开发现在占了开发的大半江山。nodejs可以跑全栈，从服务端到所有终端。这个用户群体是最大的。后台太细了，只能凭借不同的场景，自己慢慢去磨！
而且我有个"暴论"，很多后端问题，都不是技术问题，其实前端也一样！ 做过大项目的都知道所有代码都是屎山，一旦上线，就只能修修补补，再好的设计，也会因为需求的变化变得丑陋不堪。
我设计的题目虽然都是前端呈现，但是每个题目都有它测试的核心点。这个和前后端无关。只是前端好呈现，从业人员多，流量好，所以都是举前端例子，我这么说，大家应该很好理解。
大众的注意力和理解能力是非常有限的。我写文章，不可能是和私下一对一对交流一样深入的！
如果我写一个有一百种分支，循环嵌套，数据库，网络并发的题目，然后有各种业务逻辑作为前提。这种题目，首先我没法一两句话说清楚，其次改一下测试一遍都要好久，最重要的是没有几个人看的下去。 所以我已经很尽力的照顾所有人的接受能力，同时希望能真的测试出模型本身的差距了。
有些人是把自己需求上的懒惰，归因于模型，觉得每个模型都很垃圾。有些人是只在模型的能力范围内对比模型，得出的结论就是好像所有模型都差不多。
我是希望测试它们的极限能力，泛化能力！
所以有时候被我疯狂DISS的模型不一定是没用的模型。就像今天的GPT5.6，我老是说他不如Claude，但是它在能力范围内的事情做的非常好，做的比Claude还细致！
只是我个人比较欣赏有独特能力的人和模型而已，我讨厌端水大师🤣！我最喜欢Claude的调性！