先说结论：同一张十项需求单，GPT-5.5 第一轮就 10/10 且画面能用；卫冕的 Claude 画面全对，却因为一行旧写法只拿 5/10。但真正值钱的结论是——分数会拉平，分高下的是没人写进需求单的东西。
本文要点（30 秒版）
- 赛制：十项需求单 + 自动判分器，一次交卷，考官不改一个字
- GPT-5.5：一次 10/10，但「书不少于 20 本」→ 36 本全挤书架下两层
- Claude：画面达意、字面全崩——transform_apply 在 Blender 5.2 会把坐标烘进网格，判分器读到的位置全是 0
- 第二轮发验收报告（纯文字）：Claude 删一行代码满分；GPT 书架五层填满（116→346 物体）
- 实用结论：给 AI 一份说得清楚的验收报告，比换模型管用
▶ 视频直达：https://youtu.be/ttvLb5xvvHc
第一轮：满分与五分，各错一边
| 选手 | 字面分 | 画面 | 病灶 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | 10/10 | 能用 | 书挤下两层，上三层空 |
| Claude | 5/10 | 全对 | 一行 transform_apply，坐标被烘进网格 |
GPT 满足了字面、意图打折；Claude 满足了意图、字面全崩。同一道题的两面，一家踩了一边。Claude 的坑与上一篇 BlenderMCP 实测同源：版本 API 漂移——AI 记的是旧版接口，这个病根在三条实测里发作了四次。
第二轮：一份验收报告的威力
给两家各发一份纯文字验收报告（哪项不达标、错在哪），不发图。结果：Claude 删掉那行代码，十项全过；GPT 把书架五层填满，物体数从 116 涨到 346。两家双双满分。
怎么判胜负
判法一条：谁的第一次交卷能直接用。GPT 赢。但更实用的结论是：别急着换模型——会验收，比会挑模型值钱。
常见问题（FAQ）
GPT 和 Claude 谁更适合用 BlenderMCP 建模？
本次实测 GPT-5.5 首轮交付质量更高（10/10 且画面可用）；Claude 输在一处 Blender 5.2 的 API 行为变化，修正一行后同样满分。两家差距小于「会不会给验收反馈」带来的差距。
AI 用 Blender 建模最大的坑是什么？
版本 API 漂移：AI 训练语料偏旧版本，transform_apply 行为变化、EEVEE 命名变更等在新版中静默出错或直接崩溃。给 AI 明确版本号、用可执行验收清单逐项核对是最有效对策。
怎么让 AI 把建模活干好？
①把需求写成可判定条款；②第一版不满意时，把验收结果写成「哪项不达标、差在哪」的报告发回去——实测一轮反馈能让 5/10 修到 10/10。
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