Haiku против GPT Tera: какая нейросеть лучше создаёт 3D-сцены и диорамы

Haiku и GPT Tera в этом сравнении представляют собой нейросети для генерации интерактивных 3D-сцен, моделей и небольших игровых прототипов. По результатам описанного теста Haiku лучше справилась с визуально сложными задачами, а GPT Tera заметно опередила её по скорости получения первого результата.

Выбор зависит от цели. Для детализированной диорамы и выразительного персонажа автор сравнения выбрал Haiku. Для быстрого чернового прототипа, который затем предстоит дорабатывать вручную, практичнее выглядит GPT Tera.

Условия сравнения Haiku и GPT Tera

Обе модели запускались в режиме X High и выполняли одинаковые задания на подписках стоимостью 20 долларов. В сравнении проверяли создание 3D-зомби, диорамы мрачного города с зомби и игры в формате 2,5D. Основной вывод статьи относится к первым двум задачам: они позволяют сопоставить качество моделей, анимацию, атмосферу сцены и работу с окружением.

Тест не был стандартизированным бенчмарком. Автор использовал собственные промпты, визуально оценивал результат и фиксировал расход лимита внутри конкретных запусков. Другой промпт, версия интерфейса, порядок правок или длительность автономной работы могли бы изменить итог.

Создание 3D-зомби

В первом тесте GPT Tera закончила работу за 2 минуты 39 секунд и израсходовала 2% пятичасового лимита. Для автора такой результат оказался подозрительно быстрым: задание требовало выполнить три итерации улучшения модели. Само по себе быстрое завершение не подтверждает, что все запрошенные шаги действительно выполнили с одинаковой глубиной.

Модель Tera создала достаточно примитивного зомби. У персонажа обнаружились ошибки в лице и неправильно прикреплённые пальцы, а анимация осталась сравнительно простой. Автор отметил, что в движении было меньше отдельных проблем, чем в геометрии модели, однако визуальная проработка не соответствовала уровню, которого ожидали от сложной 3D-задачи.

Haiku работала около часа и израсходовала 6% пятичасового лимита. Автор остановил процесс, поскольку дальнейшая доработка, по его оценке, могла занять ещё примерно полчаса. За это время модель создала более детализированного зомби с повреждениями тела, черепом, кровью, грязью и тенью. Визуальный образ оказался выразительнее и лучше передавал хоррор-настроение.

Анимацию Haiku автор также субъективно счёл более интересной и страшной. Это оценка конкретного тестового результата, а не универсальное преимущество модели во всех видах анимации. Автор учитывал впечатление от движения, внешний вид персонажа и то, насколько цельно эти элементы работали вместе.

По итогам первого 3D-теста автор отдал Haiku победу с большим преимуществом.

Его промежуточная оценка заключалась в том, что результат Haiku выглядел в два-три раза лучше результата Tera. Такая формулировка отражает личное впечатление и не является измерением по утверждённой методике.

Диорама мрачного города

Диорама проверяла не только способность моделей создавать отдельные объекты, но и умение собирать их в связанную сцену. GPT Tera работала примерно 10 минут и израсходовала 6% пятичасового лимита. Haiku продолжала дорабатывать уже готовый проект более часа, а её расход составил 12% лимита.

В сцене Tera появились здания, машины и зомби, включая лежащих персонажей и зомби, который рылся в мусоре. Однако автор не увидел убедительного нуарного стиля, а часть персонажей была проработана слабее окружающих объектов. Сцена выглядела небольшой и сумбурной, поэтому отдельные элементы не складывались в цельный образ города после катастрофы.

Ошибки проявились и в движении персонажей. Ползающие зомби перемещались, опираясь только на руки, а ноги висели в воздухе. Между персонажами не было коллизий, поэтому они проходили друг сквозь друга. Для демонстрационного прототипа такая ошибка неприятна, а для игровой сцены потребовалась бы отдельная техническая доработка физики или логики столкновений.

Haiku создала более насыщенную диораму. В ней появились кирпичи, листья, отражения в стёклах, освещённые окна, разбитые машины, ограждения, мусор и дождь. Эти детали не просто увеличивали количество объектов. Они формировали среду, которая лучше соответствовала сценарию мрачного города во время зомби-апокалипсиса.

Движение ползающих зомби в сцене Haiku тоже нельзя назвать идеальным. Между персонажами работали коллизии, поэтому они не проходили друг сквозь друга, однако отдельные зомби могли застревать друг в друге. Такой результат выглядит более продуманным, но всё равно не заменяет проверку игрового поведения в реальном движке.

По оценке автора, диорама Haiku заметно превосходила результат Tera по атмосфере, детализации и соответствию сценарию. Главным преимуществом стало сочетание окружения, освещения, погодного эффекта, повреждённых автомобилей и более убедительных персонажей, а не одна отдельная модель.

Почему скорость GPT Tera не означает более высокое качество

GPT Tera завершала задачи быстрее, но часть этой скорости сопровождалась упрощениями. Когда модель создаёт сцену за несколько минут, пользователь получает ранний прототип, который удобно просмотреть и быстро переработать. Такой подход подходит разработчику, которому важны скорость проверки идеи, базовая композиция и возможность самостоятельно исправить геометрию, анимацию и коллизии.

Haiku расходовала больше времени на последующие изменения. Автор назвал продолжительную работу над уже готовой диорамой чрезмерным оверфинкингом: после достижения приемлемого результата модель продолжала вносить правки. Для production-задачи это не всегда недостаток. Дополнительные итерации могут повысить детализацию, но они увеличивают расход лимита и усложняют контроль момента, когда результат уже можно принимать.

Что важнее для команды: десять минут до первого прототипа или час до более выразительной сцены? Ответ зависит от этапа проекта. На этапе препродакшена ценность имеет скорость, а при подготовке демонстрационной диорамы, вертикального среза или визуального концепта важнее цельность окружения и отсутствие очевидных артефактов.

Итоговое сравнение

Ограничения теста

Сравнение Haiku и GPT Tera основано на нескольких запусках, а не на серии повторяемых измерений. В нём нет независимой оценки топологии, производительности сцены, корректности исходного кода, совместимости с конкретным движком или готовности ассетов к коммерческому производству. Вывод о зомби и городской диораме нельзя переносить на моделирование транспорта, архитектуры, реалистичной физики или сложной боевой системы.

Расход пятичасового лимита также нельзя считать универсальной стоимостью генерации. Он относится к конкретным подпискам, режиму X High и отдельным запускам, описанным автором. Другой проект с большим числом файлов, правок или обращений к инструментам потребует другого объёма ресурсов.

Итог: что выбрать для 3D-сцен

Для визуально сложной 3D-сцены в описанном сравнении лучше выглядит Haiku. Она дольше работала и потребляла больше лимита, зато создала более выразительного зомби и более атмосферную диораму, в которой окружение поддерживало сценарий зомби-апокалипсиса.

GPT Tera стоит выбирать, когда приоритетом служит скорость. Она быстро выдала основу сцены, использовала меньше лимита и может быть полезна для черновой компоновки, проверки идеи или проекта, который разработчик планирует активно исправлять вручную.

Итог автора сравнения сформулирован однозначно: в первых тестах Haiku выигрывала по качеству, а Tera выигрывала по скорости. Оценка превосходства Haiku в два-три раза относится только к субъективному впечатлению от этих запусков и не заменяет полноценный стандартизированный бенчмарк.