阿里 Qwen 开源 BlenderWorld，给 AI 出了一套 3D 建模大考

阿里 Qwen 团队于 10 月 14 日开源 BlenderWorld。这是一个用于评测视觉智能体在 Blender 中完成真实 3D 创作任务的基准。项目采用 MIT 许可证，代码与数据集已同步发布至 GitHub、Hugging Face 和 ModelScope。

与常见的“生成一张图”不同，BlenderWorld 要求 AI 交付一个可编辑的 .blend 工程文件。模型还需按需输出渲染图、视频或模型导出文件。在该测试中，模型不能只给出好看的画面，还要构建出材质、几何结构、灯光、相机等可被设计师继续修改的 3D 场景。

该基准包含 223 个任务和 2,651 条标准，覆盖产品、建筑、自然环境、角色、动画和科学可视化等 9 大类、22 个子类。其中，78 个任务仅提供文字描述，130 个任务提供图片加文字，15 个任务提供视频加文字。另有 59 个任务附带尺寸、材质或相机参数等规格文件。

评测方式也颇为严格。系统会从 8 个自适应视角渲染提交的 Blender 项目。随后结合场景检查、2,651 条任务专属二元评分标准，以及 8 项整体视觉质量评分。最终成绩由规则符合度与视觉质量各占 50% 加权得出。

该项目目前已提供完整的安装、生成、打包和评测流程。它支持开发者将任意生成框架接入测试。仓库显示其采用 Blender 4.2.10，并需要 Linux、Python 3.10 及以上环境。评测环节还需配置具备视觉能力的模型服务。

对视觉智能体而言，BlenderWorld 将评测目标从单张图像生成推进到可编辑 3D 创作。AI 不仅要理解文字、图片或视频输入，还要在 Blender 中组织几何、材质、灯光与相机。这为衡量模型是否具备真实 3D 场景构建能力提供了更具体的测试方式。

随着代码与数据集在多个平台发布，开发者可基于统一流程测试不同生成框架。该基准的 223 个任务和 2,651 条标准，也为后续模型迭代提供了可量化的参照。BlenderWorld 能否推动视觉智能体在 3D 创作领域进步，仍有待更多评测结果检验。