据爱范儿报道，GPT-6发布后走红的3D网页案例中，一套人体解剖网站传播最广。视频中完整人体可被层层拆开，肌肉、骨骼、血管和器官成为独立3D部件，帖文称GPT-6一次生成2234个人体部件，浏览量超过3200万。随后有人发现，这些部件来自专家基于MRI数据制作的专业3D数据集，GPT-6实际做的是调用现成模型并组织成可交互网页。
爱范儿称，作为通用模型，GPT-6的强项不在生成复杂3D资产。它可用Three.js搭建3D场景，也能通过Computer Use打开Blender建模，但效果仍像视频生成模型早年的“史密斯吃面”：动作做对，结果不对劲。其直接生成思路类似搭积木，比例、细节和部件连接生硬，更适合方块、球体、简单机械结构、低模建筑等低复杂度场景。
该媒体发现GPT-6与Hyper3D MCP的组合，将3D建模交给专业3D生成模型Hyper3D Rodin。Hyper3D Rodin被描述为能处理形态复杂、表面细节多、需要完整网格和材质的真实物体，如人体、动物、器官、复杂道具和建筑资产。二者结合后，Hyper3D可根据GPT-6提示词快速调整。爱范儿据此复刻了一个由AI 3D生成模型制作的人体解剖网页。
据爱范儿介绍，生成过程主要是与Codex对话，Hyper3D MCP连接后在后台处理3D模型生成。配置完成后，Codex会读取到Hyper3D的多个工具，包括生成3D模型、通过递归分件功能BANG拆分部件、查询进度和获取结果。
爱范儿随后输入“制作一个可交互的3D人体拆解网页，暂名人体拆解室”等要求。Codex反复查看Hyper3D Rodin生成的图片并检查，例如发现双肺底部空腔过深。Hyper3D根据反馈继续生成，GPT-6自动选择Rodin的Medium模式和图生3D路径，最终生成完整肌肉人体，采用18件Hyper3D Rodin资产，提供46个可选区域。
爱范儿做了对照：将提示词改为“使用GPT-6生成主要三维资产”后，结果明显简陋。Hyper3D Rodin生成的人体由肌肉、骨骼和血管共同构成，而GPT-6单独生成的是透明人台里摆放器官。由于GPT-6只能使用Three.js，器官和骨骼被统一换成单色哑光材质，表面细节少；Hyper3D Rodin生成的模型已有身体轮廓、肌束起伏和器官纹理。
该媒体还将这套组合用于可拆装的蒸汽甲壳虫、橘猫“子弹时间”、广州街角、蝙蝠观察网页和茶壶投影游戏等。蒸汽甲壳虫由BANG递归分件自动拆分部件，生成结果带有PBR材质信息；橘猫场景中同一条鱼被复用成八条。
Hyper3D Rodin出自3D生成大模型公司影眸科技Hyper3D。该公司成立于2020年，核心创始团队来自上海科技大学。爱范儿称，Hyper3D已出现在黄仁勋CES 2026主题演讲的工作流展示和OpenAI首届Codex黑客松冠军项目中，其场景生成研究CAST获SIGGRAPH 2025最佳论文奖，今年9月推出世界生成模型WorldGen。