Полное исследование

Нейросети для генерации 3D-моделей в 2026 году

Большое исследование: полигональное моделирование, твердотельный CAD, инженерные агенты, открытые модели, цены и практические тесты

Дата среза: 19 октября 2026 года.
Фокус: какие ИИ-инструменты существуют, чем отличаются, насколько готовы к реальной работе, сколько стоят и как их попробовать.
Важно: цены, кредитные лимиты и доступность превью могут изменяться. Данные ниже — исследовательский срез, а не гарантированное коммерческое предложение. Перед оплатой или развёртыванием следует проверить официальные страницы продукта и условия лицензии.

Краткое резюме

Сегодня рынок AI-3D разделён на две почти самостоятельные технологические ветви:

1. Полигональные генераторы (Mesh AI) создают визуальные 3D-объекты из текста, изображений и нескольких ракурсов. Обычно экспортируют GLB, OBJ, FBX, STL и текстуры. Их уже можно использовать для графики, игровых ассетов, концептов и части задач 3D-печати.
2. Инженерные генераторы (CAD AI) стремятся создавать точные твердотельные детали: B-Rep, STEP, параметрические модели, эскизы, историю операций и геометрию, пригодную для дальнейшего проектирования. Это направление заметно моложе, но в 2026 году стало существенно более практичным благодаря агентам, управляющим CAD-движками.

Главный вывод: для визуального 3D технология уже полезна в повседневной работе; для инженерного проектирования ИИ особенно эффективен на отдельных деталях и последовательных операциях, но сложные сборки, допуски, расчёты и изготовление всё ещё нуждаются в проверке инженером.

С чего начать

1. Почему Mesh и CAD — разные задачи

1.1. Полигональная модель

Объект описывается вершинами, рёбрами и полигонами (часто треугольниками). Такие модели отлично подходят для визуализации, рендера, анимации и игр. Они могут выглядеть совершенно реалистично, не будучи технологически или геометрически корректными.

Типовые форматы: .obj, .fbx, .glb, .gltf, .stl.

Типовые задачи: Blender, Unreal Engine, Unity, предметная графика, игровые ассеты, стилизованная 3D-графика, декоративная печать.

1.2. Твердотельная инженерная модель

CAD-система должна знать точную форму детали: плоскости, цилиндры, отверстия, сопряжения, размеры и взаимоотношения элементов. Часто требуется не просто тело, а параметрическая история построения, чтобы инженер мог отредактировать исходный эскиз, толщину стенки, диаметр отверстия и автоматически перестроить конструкцию.

Типовые форматы и представления: STEP (.step / .stp), B-Rep, нативные CAD-форматы, сценарии построения (KCL, CadQuery, OpenSCAD и т. д.).

Типовые задачи: детали и механизмы, корпуса электроники, кронштейны, CNC, функциональная 3D-печать, производственная документация.

1.3. Три уровня качества

Важно: экспорт STEP ещё не означает, что доступна исходная параметрическая история. STEP может содержать точное B-Rep-тело без редактируемых эскизов и операций.

2. Коммерческие генераторы полигональных 3D-моделей

2.1. Обзор рынка

*Стоимость ориентировочная на дату исследования; проверять актуальные цены на официальных сайтах. Бесплатные кредиты и разрешения на коммерческое использование могут различаться.

2.2. Meshy

Сайт: https://www.meshy.ai/
API и тарифы: https://docs.meshy.ai/en/api/pricing

Универсальный сервис для предметной 3D-графики и игровых объектов. Поддерживает генерацию по тексту и изображениям, текстуры, операции с топологией и экспорт для последующей работы в Blender.

Интересные особенности:

• Быстрый путь от концепта к мешу с материалами.
• Инструменты подготовки ассетов и генерации текстур.
• В линейке Meshy 7.1 заявлены улучшения детализации.
• Доступ через API для автоматизированных пайплайнов.

Ограничения: бесплатный тариф не означает неограниченный экспорт; ограничения на современные модели и количество скачиваний нужно проверять в интерфейсе. Сложная механика может выглядеть правдоподобно, но быть неточной.

Для чего тестировать: продуктовые 3D-иллюстрации, стилизованная техника, игровые объекты, заготовки для Blender.

2.3. Tripo AI

Сайт: https://www.tripo3d.ai/
Документация H3.1: https://developers.tripo3d.ai/en/models/v3-1

Один из сильных конкурентов Meshy. Линейка H3.1 поддерживает текст, изображения и несколько ракурсов, высокодетализированную геометрию и PBR.

Особенности:

• Multi-view помогает воспроизводить объекты полнее, чем по одному ракурсу.
• Доступны режимы высокой детализации и облегчённой сетки.
• Есть бесплатные кредиты для первого знакомства.
• Есть API.

Ограничения: высокое количество полигонов не гарантирует правильную топологию и техническую точность. Права на бесплатные результаты следует сверять с условиями тарифа.

Для чего тестировать: быстрый перебор форм, сложные стилизованные предметы и техника по референсам.

2.4. Rodin / Hyper3D

Сайт: https://hyper3d.ai/

Фокус на детализированной геометрии и материалах для визуального 3D. В исследованной линейке Gen-2.5 представлены генерация из текста/изображений, PBR и подробные текстуры.

Преимущества: сильный кандидат для предметной визуализации и сложных поверхностей, результат можно оценить до покупки экспорта.

Ограничения: премиально выглядящий объект не обязательно имеет пригодную для производства геометрию.

2.5. Hitem3D

Сайт: https://www.hitem3d.ai/

Ориентирован на детали формы, работу с изображениями и несколькими ракурсами. Может быть интересен для миниатюр, статуэток и подготовки исходной геометрии под 3D-печать.

Ограничения: качество зависит от типа объекта и выбранного режима; дорогостоящие настройки разрешения могут быть недоступны на стартовом тарифе.

2.6. Другие варианты

• 3D AI Studio: агрегирует несколько процессов генерации и обработки 3D, удобен для просмотра разных подходов в едином интерфейсе.
• Sloyd: интересен не столько чистой диффузионной генерацией, сколько сочетанием шаблонов и управляющих параметров для игровых ассетов.
• Kaedim: полезен как пример производственного сервиса, где важны не только генерация, но и дальнейшее доведение ассета до требований команды.

2.7. Что улучшилось в 2026 году

1. Материалы: сервисы всё чаще формируют PBR, а не просто запечённый цвет.
2. Детализация: лучше сохраняются небольшие элементы формы.
3. Топология: появились режимы low-poly, ретопологии и оптимизации.
4. Контроль: multi-view и работа с частями модели помогают уменьшать неопределённость.
5. Интеграция: API позволяют строить собственные конвейеры генерации.

Что остаётся проблемой: задняя сторона объекта, невидимые полости, одинаковые повторяющиеся детали, правильные соединения, чистая сетка, точная геометрия отверстий и механическая функциональность.

3. Инженерный ИИ: text-to-CAD, B-Rep и параметрические агенты

3.1. Карта решений

3.2. Zoo Design Studio / Zookeeper — один из наиболее практичных вариантов

Попробовать: https://zoo.dev/design-studio
Документация: https://zoo.dev/docs

Zoo развивает собственный геометрический движок и язык KCL для параметрических CAD-моделей. Его агент Zookeeper может интерпретировать задание и строить модель последовательностью CAD-операций.

Упрощённый процесс:

Описание / рисунок / эскиз
            ↓
     AI-агент Zookeeper
            ↓
 Параметры, KCL, CAD-операции
            ↓
   Геометрическое CAD-ядро
            ↓
 STEP / B-Rep / STL / GLB

Почему это интересно: модель — не просто текстурированный меш; размеры и операции можно менять, экспортируя результаты в инженерные программы.

Доступ: был заявлен бесплатный уровень с включённым месячным объёмом AI-операций и платные Plus/Pro. В исследовании фигурировали $10 включённого AI-времени, Plus около $20/мес., Pro около $99/мес.; тарифы и лимиты нужно перепроверять.

Ограничения: сложные детали и сборки могут потребовать уточнений и ручных исправлений. Формальная параметричность должна проверяться по фактической модели, а не маркетинговому описанию.

3.3. Autodesk Fusion Assistant — ИИ в полноценном CAD

Продукт: https://www.autodesk.com/products/fusion-360/overview
Доступ к помощнику: https://www.autodesk.com/support/technical/article/caas/sfdcarticles/sfdcarticles/How-to-access-AI-Assistant-for-design-and-Manufacturing-in-Fusion.html

В 2026 году Fusion Assistant получил возможность создавать и менять нативные элементы: эскизы, выдавливания, отверстия, скругления и фаски. Объявление об общедоступности помощника датировано октябрём 2026 года, хотя отдельные возможности продолжают развиваться.

Сильная сторона: результат можно редактировать внутри обычного профессионального CAD, а не только экспортировать наружу.

Ограничения: помощник лучше работает с короткими последовательными заданиями; сложные сборки и полный проект из одного промпта ненадёжны. В исследовании отмечались ограничения автоматического назначения размеров и зависимостей эскизов.

Указанные на дату исследования лимиты Flex Tokens:

Токены — не то же самое, что количество гарантированных деталей или запросов. Расход и доступность операций могут отличаться.

3.4. Spectral Labs: от геометрической реконструкции к CAD-агенту

SGS-1: https://www.spectrallabs.ai/research/SGS-1
Эксперимент с экзаменом SolidWorks: https://www.spectrallabs.ai/research/cswp-turing-test

Исследовательская SGS-1 стремилась восстанавливать структурированную инженерную геометрию по изображению либо мешу и получать B-Rep/STEP. Подход перспективен для обратного инжиниринга: преобразования визуального референса, скана или STL в CAD-форму.

Важное уточнение: исследовательское демо SGS-1 на Hugging Face к моменту среза завершилось. Его не следует преподносить на сайте как доступный бесплатный онлайн-сервис.

14 октября 2026 года компания сообщила об эксперименте SGS-Mk2 + Quartz, в котором её система выполнила три части экзамена Certified SOLIDWORKS Professional — построение и модификацию деталей, а также работу со сборкой.

Оценка результатов: заявление важное, но опубликовано самой компанией. Экзамен не является независимой проверкой пригодности ИИ для промышленного выпуска сложных механизмов. Доступность SGS-Mk2/Quartz для широкой публики ограничена.

3.5. Adam CADAM — открытый генератор параметрического кода

Запуск: https://adam.new/cadam
Исходники: https://github.com/Adam-CAD/CADAM

CADAM преобразует текстовые инструкции в OpenSCAD-код. Его сильная сторона — воспроизводимая конструктивная геометрия с изменяемыми числовыми параметрами, которую можно перестраивать без нового запроса к нейросети.

Что можно сделать: шестерни, кронштейны, корпусные детали, резьбовые элементы и другие конструктивные объекты.

Экспорт: .scad, .stl, .dxf. Штатный STEP в исследовании не был заявлен.

Ограничение: OpenSCAD не заменяет полностью историю операций в SolidWorks или Fusion. Это особенно удобно для математически описываемых деталей, 3D-печати и быстрых итераций.

3.6. MecAgent и корпоративные CAD-системы

MecAgent: https://mecagent.com/
PTC Creo: https://www.ptc.com/en/products/creo
Siemens NX: https://plm.sw.siemens.com/en-US/nx/

MecAgent интересен как пример агента, управляющего SolidWorks. Creo и NX представляют другое важное направление: встраивание ИИ и генеративной оптимизации в существующие профессиональные инженерные среды.

Не путать: классический generative design оптимизирует форму по нагрузкам, ограничениям и технологии производства. Это не то же самое, что свободный text-to-CAD. Наиболее перспективны системы, которые в дальнейшем объединят интерпретацию задания, точное построение и физическую проверку.

4. Open-source модели для полигонального 3D

Техническое замечание: требования к видеопамяти зависят от разрешения, реализации, оптимизаций и того, запускаются ли геометрия и текстурирование вместе. Числа выше — ориентиры, а не универсальные минимальные требования.

4.1. TRELLIS.2

Microsoft использует представление O-Voxel, рассчитанное на компактное описание сложной 3D-геометрии и материалов. Проект интересен не только качеством результата, но и тем, что его можно изучать и встраивать в свой генеративный сервис.

Практический барьер: GPU и программное окружение. На Mac без CUDA стандартная установка многих подобных проектов сложна или недоступна.

Лицензирование: основной код и веса проекта описывались как доступные под MIT, но отдельные зависимости могут иметь собственные условия.

4.2. Hunyuan3D 2.1 и географические ограничения лицензии

У Tencent Hunyuan3D 2.1 в изученной лицензии отмечено ограничение использования в ЕС, Великобритании и Южной Корее. Это существенный нюанс для собственного продукта или сервиса. Открытый код не означает отсутствия географических и коммерческих условий.

Перед локальным развёртыванием обязательно прочитать актуальную лицензию конкретной версии. У веб-сервиса и распространяемых весов условия могут различаться.

4.3. Stable Fast 3D

Интересен как относительно быстрый и практичный Image-to-3D. В исследовании отдельно отмечена лицензия Stability AI Community License, предусматривающая условия бесплатного коммерческого использования для организаций ниже определённого порога выручки. Проверять нужно актуальный текст лицензии и условия соответствующей модели.

5. Open-source и API-подходы для инженерного CAD

Здесь конкурируют две архитектуры.

Архитектура A: изображение → геометрическая модель

Фотография / рендер / сетка / скан
                  ↓
       Специализированная 3D-модель
                  ↓
          B-Rep / STEP

Сильная сторона: восстановление формы, обратный инжиниринг.
Слабая сторона: размеры, допуски, логика конструкции и история операций не всегда восстанавливаются.

Архитектура B: текст → программа → CAD-ядро

    Текстовое техническое задание
                   ↓
               LLM / агент
                   ↓
    KCL / CadQuery / Python / API
                   ↓
            CAD-движок
                   ↓
        Параметрическая деталь

Сильная сторона: точные размеры и воспроизводимые действия; параметры легче редактировать.
Слабая сторона: сложность пространственного планирования и необходимость проверок каждой операции.

5.1. FreeCAD + CadAgent

• FreeCAD: https://www.freecad.org/
• CadAgent Workbench: https://github.com/SSSSSia/CadAgent
• FreeCAD MCP: https://github.com/yonosoft/freecad-mcp
• Другой cad-agent: https://github.com/yazelin/cad-agent

FreeCAD — подходящая база для самостоятельных экспериментов с CAD-агентом. Агент может генерировать скрипты на Python/CadQuery, вызывать модельное ядро, получать результат, экспортировать STEP/STL и повторять процесс после ошибок.

Полезный паттерн: выдавать агенту ограниченный набор проверяемых геометрических команд вместо полного произвольного выполнения Python.

Статус: упомянутые интеграции — исследовательские / сторонние проекты, не гарантированно production-ready.

5.2. Onshape + MCP

Проект: https://github.com/gpambrozio/onshape-mcp
Onshape: https://www.onshape.com/

Сторонняя интеграция позволяет агенту обращаться к CAD-функциям через MCP: создавать эскизы, строить детали, измерять, управлять отдельными операциями и экспортировать результаты. На момент исследования в README описывались десятки инструментов, включая 87 операций.

Почему важно: в таком сценарии ИИ можно использовать из сред разработки и агентных клиентов, а инженерную геометрию создаёт настоящий CAD-сервис.

Ограничения: требуется настройка, API-доступ и аккуратная работа с правами. Это не официальная гарантия поддержки со стороны Onshape.

5.3. CadQuery и build123d как строительные блоки

• CadQuery: https://cadquery.readthedocs.io/
• build123d: https://build123d.readthedocs.io/

Эти библиотеки не являются нейросетями. Но их можно использовать как целевой язык генерации: LLM пишет конструктивный код, а CAD-ядро превращает его в инженерную геометрию.

Они особенно интересны для собственного пайплайна с агентом, геометрическими тестами, параметрами и экспортом STEP.

6. Масштаб рынка и сравнения качества

Точное количество независимых AI-3D-моделей назвать невозможно: число сайтов, вариантов, версий, обёрток и API-эндпоинтов постоянно меняется. Один сервис может предоставлять несколько моделей, а несколько сайтов — одну модель.

В исследовании PolyMedium (август 2026 года) сравнивались 41 Image-to-3D API-эндпоинт, из которых 18 прошли первоначальный этап сравнительного анализа. Это не означает 41 независимую нейросеть.

Сравнение: https://polymedium.app/benchmark

Пример: генерация картинга

В указанном тесте требовалось воспроизвести трубчатую раму, руль, колёса и двигатель. Показатели полигональности результатов (приблизительно):

Как интерпретировать: количество треугольников само по себе не является метрикой качества. Одно прохождение генератора на одном объекте не позволяет надёжно ранжировать все модели. Кроме того, тест проводила компания, заинтересованная в рынке.

Дополнительное сравнение: https://www.piax.org/hub/ai-3d-model-generators-2026 — одинаковый референс для нескольких ведущих моделей с просмотром GLB, полигональности и текстур.

Исследования инженерной генерации

• CADBench: https://arxiv.org/abs/2605.10873 — оценка генерации CAD-программ и их качества.
• CADGenBench: https://huggingface.co/spaces/HuggingAI4Engineering/CADGenBench — проверка валидности CAD-геометрии, геометрического соответствия и прочих инженерных критериев.

Для CAD важно проверять валидность твердотельной модели, точность размеров, наличие правильных соединений и воспроизводимость изменений, а не только визуальную похожесть.

7. Что AI-3D умеет на практике

Ключевые ограничения, которые стоит прямо показать на сайте

• Красивый рендер не доказывает корректность 3D-геометрии.
• STL, даже пригодный для 3D-печати, не равен параметрической CAD-модели.
• Наличие STEP не всегда означает наличие истории построения.
• Полигональная техника может содержать визуальные имитации отверстий, кнопок и соединений.
• ИИ способен придумать физически неработающий механизм.
• Реальную пригодность для производства надо подтверждать CAD-проверкой, расчётами и испытаниями.

8. Практический тест № 1: генерация полигональной техники

Цель: проверить, способна ли нейросеть восстановить технический объект, а не только его красивый внешний вид.

Референс: одно изображение рации, контроллера, камеры или промышленного прибора с различимыми стыками панелей, отверстиями, кнопками и материалами.

Сервисы:

1. https://www.tripo3d.ai/
2. https://www.meshy.ai/
3. https://hyper3d.ai/

Методика:

1. Подать одинаковый референс в каждый генератор.
2. При возможности использовать сопоставимые режимы разрешения и текстур.
3. Сохранить итоговые модели и импортировать их в Blender.
4. Сравнить в режиме без текстур (solid/clay), затем с текстурами.
5. Оценить обратную сторону, отверстия, кнопки, соединения, швы, UV и топологию.
6. Записать число полигонов, время, цену и число повторных попыток.

Главный вопрос: модель действительно восстанавливает форму или только имитирует часть деталей материалами?

9. Практический тест № 2: одинаковая CAD-деталь

Цель: проверить геометрическую точность, параметричность и возможность исправления модели.

Системы для теста:

1. Zoo Design Studio
2. CADAM
3. Fusion + Assistant
4. При желании — FreeCAD + CadAgent

Тестовый промпт

Создай параметрическую крепёжную пластину.

Габариты: 120 × 80 мм. Толщина: 5 мм. Материал: алюминий.

Четыре сквозных отверстия диаметром 5,5 мм. Координаты центров относительно одного угла пластины: (10, 10), (110, 10), (10, 70), (110, 70) мм.

Радиус скругления четырёх внешних углов в плане: 3 мм.

Используй миллиметры. Сохрани размеры как редактируемые параметры. Выведи твердотельную модель и, если поддерживается, экспортируй STEP.

Второй запрос: проверка редактируемости

Измени толщину пластины с 5 до 8 мм, сохранив внешние габариты и координаты отверстий. Не создавай новую независимую модель, а измени существующие параметры.

Критерии успеха

• Габариты совпадают с заданными.
• Все четыре отверстия действительно сквозные и имеют корректные диаметры/координаты.
• Изменение толщины не нарушает отверстия и скругления.
• При заявленной поддержке STEP он открывается в независимом CAD.
• Если заявлена параметрическая история, параметры действительно доступны для редактирования.

10. Практический тест № 3: инженерная компетентность

Когда простая пластина пройдена, полезно усложнить задание.

Задание: прямозубая шестерня

Построй прямозубую шестерню: 20 зубьев, модуль 2 мм, угол зацепления 20°, сквозное осевое отверстие под вал 8 мм. Используй корректный эвольвентный профиль зубьев. Сохрани редактируемые параметры и экспортируй STEP, если поддерживается.

Проверять:

• Число зубьев и модуль.
• Делительный диаметр и правильность профиля.
• Наличие настоящего сквозного отверстия.
• Геометрическую валидность.
• Возможность менять число зубьев и перестраивать модель.

Следующий уровень: редуктор с валами, шестернями, подшипниками и корпусом. Такой тест показывает пределы пространственного планирования, понимания сопряжений и механики.

Предостережение: автоматически созданные шестерни, крепления и механизмы нельзя считать готовыми к изготовлению или эксплуатации без проверки нагрузок, допусков и безопасности.

11. Единая шкала оценки

Для честного сравнения рекомендуется фиксировать не только субъективное впечатление, но и воспроизводимые параметры.

Максимум: 30 баллов. Это авторская прикладная шкала, а не научный бенчмарк. Для инженерного CAD неверная геометрия — критический провал независимо от общего балла.

Шаблон результатов

12. Перспективы развития

Что выглядит наиболее перспективным

Для полигонального 3D: дальнейшее улучшение генерации частей объекта, контролируемой топологии, материалов, нескольких ракурсов и связи с привычными 3D-редакторами.

Для CAD: переход от одноразовой генерации к системам, которые понимают техническое задание → строят параметрические операции → проверяют результат → вносят правки → экспортируют пригодную геометрию.

Для собственного продукта: комбинация LLM/агента с детерминированным CAD-ядром выглядит особенно полезной. Вместо того чтобы ждать от генеративной модели идеального STEP напрямую, можно поручить ей планирование, написание CAD-кода и итеративное исправление по результатам проверок.

Концептуальная архитектура собственной CAD AI-системы

flowchart TD
    A[Запрос или техническое задание] --> B[LLM / планировщик]
    B --> C[Параметрический CAD-код]
    C --> D[CAD-ядро: FreeCAD / CadQuery / build123d]
    D --> E{Проверки геометрии прошли?}
    E -- Нет --> F[Диагностика и корректировка]
    F --> B
    E -- Да --> G[STEP / STL / превью]
    G --> H[Проверка человеком и инженерная валидация]

Такой подход позволяет автоматизировать рутинную работу и постепенно повышать надёжность с помощью измерений, правил и тестов.

13. Итоговые рекомендации

Если нужны полигональные объекты и визуализация

Попробовать сначала: Tripo AI, Meshy, Rodin.
Для собственного локального инструмента: TRELLIS.2 и другие открытые Image-to-3D модели.
Оценивать: исходную геометрию без текстур, материалы, качество экспорта и трудозатраты на доводку.

Если нужны инженерные детали

Попробовать сначала: Zoo Design Studio.
Сравнить с профессиональным CAD: Fusion Assistant.
Понять программируемую параметрику: CADAM.
Построить собственную автоматизацию: FreeCAD + CadQuery/build123d + агент, возможно MCP.

Если интересует фундаментальный прогресс

Следить за Spectral Labs и другими системами, создающими или редактирующими настоящую B-Rep-геометрию, а также за CADBench/CADGenBench. Важный критерий прогресса — не красота демонстрационного рендера, а редактируемость, численная точность, геометрическая валидность и правильность сборок.

Финальный вывод: AI для полигонального 3D уже сокращает время производства графики; AI для инженерного CAD стремительно развивается, но пока требует поэтапной работы и проверки. Перспективнее всего выглядят агенты, управляющие полноценными CAD-движками.

14. Каталог ссылок

Полигональные коммерческие инструменты

• Meshy
• Meshy API
• Tripo AI
• Tripo H3.1 API
• Rodin / Hyper3D
• Hitem3D
• 3D AI Studio
• Sloyd
• Kaedim

Инженерные AI/CAD-продукты

• Zoo Design Studio
• Zoo Docs
• Autodesk Fusion
• Fusion AI Assistant — инструкция доступа
• Spectral Labs SGS-1
• Spectral Labs — CSWP experiment
• CADAM
• CADAM на GitHub
• MecAgent
• Onshape
• PTC Creo
• Siemens NX

Открытые полигональные модели

• TRELLIS.2
• TRELLIS
• Hunyuan3D 2.1
• Stable Fast 3D
• SPAR3D
• TripoSR
• Stable3DGen

CAD, агенты и программируемое моделирование

• FreeCAD
• CadAgent
• FreeCAD MCP
• cad-agent
• Onshape MCP
• CadQuery
• build123d

Исследования и сравнительные материалы

• PolyMedium — исследование Image-to-3D API
• PIAX — сравнение генераторов 2026
• CADBench — исследовательская статья
• CADGenBench — бенчмарк

Приложение A. Задание агенту на создание сайта из этого исследования

Этот раздел — необязательный технический бриф. Всё содержимое выше можно использовать как основу сайта, а этот раздел — как постановку задачи разработчику/AI-агенту.

Цель

Создать редакционный исследовательский сайт/лендинг-каталог о нейросетях для генерации 3D-моделей. Он должен помогать человеку понять различие Mesh AI и CAD AI, выбрать сервис и сразу его попробовать.

Предлагаемая информационная архитектура

1. Hero: сильный заголовок, дата исследования, две категории: «Полигональный 3D» и «Инженерный CAD».
2. Различия технологий: две большие наглядные карточки, схема Mesh vs B-Rep и объяснение параметричности.
3. Каталог сервисов: фильтры по типу (Mesh/CAD), доступу (бесплатный/платный/open-source), способу (текст/изображение/многоракурс), результату (GLB/STL/STEP/код), возможности локального запуска.
4. Подробные карточки лидеров: Meshy, Tripo, Rodin, Zoo, Fusion, CADAM, Spectral Labs.
5. Open-source: отдельная секция с GPU-требованиями и лицензионными оговорками.
6. Практические тесты: полигональный объект, крепёжная пластина, шестерня; промпты с кнопками копирования.
7. Сравнение возможностей: таблица «для каких задач что подходит».
8. Выводы: три главных рекомендации.
9. Источники и методология: список ссылок, дата среза, оговорки.

Требования к контенту и UX

• Публиковать даты, версии и цены с пометкой об актуальности; не показывать динамические цены как гарантированно текущие.
• Отличать исследовательское демо от работающего публичного сервиса. Spectral Labs SGS-1 нельзя подписывать «попробовать бесплатно».
• Не обозначать CAD-модели, полученные из картинки, автоматически «готовыми к производству».
• В сервисных карточках предусмотреть CTA «Открыть сервис», «Документация», «GitHub», «Посмотреть тест» по необходимости.
• Не подменять примеры генераций случайными картинками: использовать либо проверенные официальные галереи с соответствующими правами, либо честно подписанные иллюстративные изображения.
• По возможности добавить сравнительный просмотр результатов одного референса (только если есть разрешённые к использованию исходники).
• Сохранить доступность контента без JavaScript, удобочитаемые таблицы на мобильном и понятную иерархию заголовков.
• Основной язык — русский; английские термины допустимы с пояснениями.

Данные для интерактивных карточек

Поля можно извлечь из таблиц этого Markdown:

id: string
name: string
category: mesh | cad | research
access: free | freemium | paid | research | open-source
input: [text, image, multi-view, cad-file, sketch]
output: [GLB, OBJ, FBX, STL, STEP, KCL, OpenSCAD, native-CAD]
features: [PBR, API, parametric, local-run, retopology, MCP]
pricing_note: string
limitations: string
website: url
source_links: [url]
verified_at: '2026-10-19'

Желательный итог: современный интерактивный исследовательский ресурс, который не просто перечисляет сервисы, а позволяет выбрать инструмент под конкретную 3D-задачу и перейти к тестированию.