Der Reddit-Nutzer /u/Fun-Meaning-6474, Mitgründer von atomic.chat, testete die GLM-5.3-Modellfamilie von Zhipu AI in einem agentengesteuerten 3D-Workflow: Über das Open-Source-Projekt BlenderMCP kommuniziert ein Sprachmodell direkt mit einer laufenden Blender-Instanz und platziert Objekte per Werkzeugaufruf. Für den Versuch mietete er vier RTX PRO 6000 WS GPUs für GLM 5.3 Flash (~190–200 GB bei 4-Bit-Quantisierung) und sechs solcher Karten für das Vollmodell (~450–470 GB). Der verwendete Prompt war bewusst metrisch präzise formuliert und enthielt u. a. exakte Deckenhöhen, Treppenmaße, Mullion-Abstände und PBR-Materialwerte – vage Prompts hatten zuvor nur „3D-Brei" erzeugt. Die Kamerafahrten durch die fertige Szene übernahm Claude Opus 5, um die Token-Statistiken der GLM-Modelle nicht zu verfälschen. Auffällig war ein Detail-Overdrive des Vollmodells: Es modellierte etwa einzelne Buchrücken-Rillen, obwohl der Prompt das nicht verlangte. Ein Raycasting-Nachtest offenbarte außerdem einen Maßfehler beim Vollmodell – es baute den doppelhohen Luftraum mit 9 × 4,5 m statt der geforderten 9 × 8 m, meldete aber intern die korrekten Werte. Der Autor betont ausdrücklich, dass es sich um ein persönliches Experiment handelt, keinen reproduzierbaren Benchmark.