SKY-001 é INSANO: 50 vezes mais rápido que GPT-6 Astra em CAD? (Li o blog inteiro)

Autoria: Prompt Engineer 48 · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: SKY-001 Is INSANE: 50x Faster Than GPT-6 Astra at CAD? (I Read The Whole Blog) · Canal: Prompt Engineer 48 · 09:52 · Assistir no YouTube

Tópicos: Aplicações empresariais de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Modelos de IA

Resumo

O vídeo analisa as alegações da Skyfall sobre o Sky 001, um modelo que gera projetos de engenharia em uma hierarquia de componentes e também planeja as etapas visuais de construção. O apresentador explica como o sistema funciona em CAD e BIM, incluindo o uso de difusão em duas passagens e os dados de treinamento. Nos benchmarks divulgados pela empresa, o Sky 001 é muito mais rápido e barato que GPT-6 Astra, com qualidade semelhante em CAD e resultados modestos em BIM. O vídeo ressalta que os números vêm de testes da própria Skyfall e que ainda não há modelo ou código disponível para verificação independente.

Pontos-chave

O Sky 001 gera um projeto hierárquico e uma sequência de etapas para construir cada componente, em vez de produzir apenas uma visualização.
A hierarquia divide o trabalho por níveis e permite desenvolver componentes filhos em paralelo, mantendo-os coerentes com o projeto geral.
Em CAD, o modelo parte de uma imagem, divide o objeto em conjuntos e peças e refina a geometria oculta de cada peça.
Em BIM, o sistema organiza paredes, circulação e cômodos a partir de uma planta e de instruções textuais.
O modelo de construção prevê estados 3D intermediários e esboços 2D que representam as transições entre eles; a empresa admite que os esboços e a geometria salva podem divergir.
A geração usa difusão em duas passagens: primeiro, um plano geral em espaço latente comprimido; depois, um refinamento em resolução total.
A Skyfall relata mais de 200 mil peças para o composer e mais de 600 mil exemplos de construção para o world model de CAD, além de cerca de 35 mil plantas BIM.
No benchmark de CAD, a Skyfall relata velocidade cerca de 50 vezes maior e custo cerca de 150 vezes menor que GPT-6 Astra, com resultados de IOU praticamente empatados.
No benchmark de BIM, o Sky 001 é apresentado como cerca de 120 vezes mais rápido e 185 vezes mais barato que GPT-6 Astra, mas nenhum sistema ultrapassa 45% de IOU.
Os resultados não foram verificados de forma independente; o modelo e o código não estão disponíveis para testes, e os resultados ainda não são CAD editável com histórico de operações.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	A proposta do Sky 001 e seu modelo hierárquico	O vídeo apresenta as alegações de velocidade e custo e explica como o Sky 001 divide um projeto em níveis de componentes e etapas de construção.
02:09	Aplicações em CAD e BIM	O apresentador percorre exemplos de decomposição de um motor e de criação de uma planta, além de explicar as limitações dos resultados intermediários.
04:52	Dados e benchmarks de CAD	O vídeo descreve a preparação dos dados e compara o desempenho do Sky 001 com outros modelos em testes de construção CAD.
07:40	Resultados em BIM, próximos passos e ressalvas	O apresentador comenta as avaliações de composição, os resultados de BIM, os planos futuros da Skyfall e a falta de validação independente.

Citações

Uma foto de um motor a jato, um modelo, e surge uma árvore completa de peças, além dos esboços e das operações que constroem cada uma. — 00:00

O número de etapas sequenciais cresce com a profundidade do projeto, não com o seu tamanho. — 01:36

As transições são ilustrativas, e o esboço salvo e a geometria 3D podem divergir. — 03:44

Uma vantagem de 0,6 ponto não é uma vitória; é um empate. — 07:07

A pergunta de verdade é se isso vai se transformar em algo que engenheiros possam editar e em que possam confiar. — 09:21

Conceitos e entidades

Sky 001 (modelo): Modelo da Skyfall apresentado como um sistema para gerar projetos hierárquicos e sequências visuais de construção em CAD e BIM.
Skyfall (empresa): Empresa que desenvolveu o Sky 001 e publicou os benchmarks discutidos no vídeo.
GPT-6 Astra (modelo): Modelo usado como referência nas comparações de velocidade, custo e qualidade.
CAD (conceito): Projeto assistido por computador, abordado no vídeo como criação de peças e conjuntos de engenharia.
BIM (conceito): Modelagem da informação da construção, usada no vídeo para descrever a geração de plantas e elementos de edifícios.
spatial world model (conceito): Abordagem descrita pela Skyfall que gera projetos no espaço visual e inclui as etapas necessárias para construí-los.
hierarchical composer (conceito): Componente que transforma um projeto em uma árvore hierárquica de conjuntos e peças.
construction world model (conceito): Componente que prevê a sequência visual de estados e esboços usada para construir cada peça.
PartNet (repo): Conjunto de dados usado como referência para comparar a quantidade de peças por objeto.
RunPod (empresa): Serviço mencionado pelo apresentador como opção para alugar GPUs.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Uma foto de um motor a jato, um modelo, e pronto: surge uma árvore completa de peças, além dos esboços e das operações que constroem cada uma delas. É isso que, segundo a Skyfall, seu novo modelo, o Sky 001, faz. E a alegação que não consigo parar de observar: ele é cerca de 50 vezes mais rápido que o GPT-6 Astra e custa cerca de 150 vezes menos. Isso é real? Vamos analisar as evidências juntos. >> [música] >> Oi, sou Prompt Engineer. Hoje vamos examinar, uma por uma, as alegações do blog sobre o Sky 001,

00:30 e vou dizer o que é realmente mostrado e o que não é. Eis o problema. A Skyfall começa com a ideia de que modelos de linguagem podem escrever código e raciocinar, mas a engenharia física é geometria. Um projeto que parece bom em texto talvez não se encaixe, talvez não seja fisicamente viável ou não possa ser fabricado. É preciso manter milhares de componentes consistentes entre si, e a linguagem é um meio desajeitado para isso. Então, a aposta deles é planejar diretamente no mundo visual. Eles chamam o Sky 001 de modelo espacial do mundo. E o detalhe é que ele não gera algo para você

01:02 observar ou percorrer. Ele gera um projeto mais a sequência de etapas que o constrói. Como funciona? Pense em como trabalha uma equipe de engenharia de verdade. Ninguém projeta um motor de uma só vez. Primeiro vem o projeto geral, depois os conjuntos, depois as peças individuais e como fabricá-las; cada nível orienta o seguinte. O Sky 001 reproduz essa ordem em etapas. Primeiro, o compositor hierárquico. Ele gera o projeto desejado e o desdobra nível por nível em uma árvore. Segundo, o modelo construtor do mundo. Ele prevê a sequência visual que constrói cada folha dessa árvore. Juntos, eles produzem

01:36 o que chamam de plano de projeto visual. Por que a hierarquia importa? Porque um modelo plano precisa gerar cada peça e cada etapa em uma única cadeia longa, e os erros se acumulam ao longo de milhares de etapas. Com uma hierarquia, depois que um elemento pai é definido, seus filhos podem ser desenvolvidos em paralelo, como uma equipe que divide o trabalho. Assim, o número de etapas sequenciais cresce com a profundidade do projeto, não com o tamanho dele. E cada nível passa um subobjetivo explícito para o nível abaixo. Desse modo, uma decisão sobre um único parafuso permanece consistente com o motor inteiro. Essa é a ideia central e, sinceramente, é uma ideia bem clara. Ela também pode oferecer opções.

02:09 A partir de uma única intenção, ele pode gerar primeiro vários projetos candidatos, para você escolher um antes de ele ser desdobrado em peças. Vamos começar com CAD. Você fornece uma imagem ao compositor. Primeiro, ele cria uma forma 3D aproximada do objeto inteiro, boa o bastante para decidir de que ele é composto. Depois, divide essa forma nos principais conjuntos, divide cada conjunto novamente e continua até que cada peça seja uma peça individual. O exemplo apresentado é um motor VMS 85 criado a partir de uma foto, e ele constrói uma árvore de cinco níveis. Bloco e cabeçotes dos cilindros, admissão e filtro de ar,

02:40 coletores de escapamento, o comando de válvulas e, dentro dessas carcaças, conjuntos de engrenagens, eixos, mangueiras e luvas. Agora, há uma ressalva, e eles são transparentes a respeito. Essa forma aproximada tem superfícies grosseiras e nada no interior, então um conjunto de engrenagens atrás da tampa do comando de válvulas acaba como uma estrutura vazia. Assim, um refinador percorre cada folha, preenche a geometria oculta e adiciona os detalhes finos. A página mostra cinco peças antes e depois do aprimoramento, e a diferença é exatamente a que você esperaria. Depois, BIM, o projeto de edifícios. A mesma ideia. Você fornece o que um

03:10 arquiteto consegue especificar: o contorno de um pavimento, a espessura de cada parede e um breve descritivo com o tamanho dos cômodos. A partir de um contorno e de um breve descritivo, ele posiciona as paredes e as áreas de circulação, e divide o pavimento em três apartamentos ao redor de um corredor compartilhado, escadas e elevadores. No exemplo deles, o pavimento tem cerca de 29 m de largura. Agora, a etapa dois: o modelo construtor do mundo. Esta é a parte que considero genuinamente interessante. Peças de CAD não são feitas com um único movimento. Um perfil vira uma extrusão; um novo esboço adiciona ou remove material; um corte cria um furo. Cada estado intermediário é um subobjetivo, então o Sky 001 planeja os estados 3D intermediários e,

03:44 para cada par de estados consecutivos, desenha o esboço 2D que transforma um no seguinte. Na página, uma peça daquele motor é construída em cinco etapas. Extrudar o contorno da base, fazer uma segunda extrusão e, depois, três cortes. E eles acrescentam uma ressalva que apreciei bastante. As transições são ilustrativas, e o esboço salvo e a geometria 3D podem não corresponder. É uma observação honesta para se ver em uma publicação de lançamento. No BIM, ele aprende a ordem do desenho: primeiro as paredes externas, depois as paredes entre os apartamentos e os corredores, e então, cômodo por cômodo, portas, janelas e acessórios. E ele decide por conta própria quando o desenho está

04:17 concluído. A alegação deles: um pavimento inteiro é gerado em cerca de 1 segundo. Como funciona tecnicamente o desenho? Difusão em duas passagens. Primeiro, uma geração preliminar em um espaço latente comprimido, criado com um autoencoder no estilo Matryoshka. Durante o treinamento, códigos são removidos do fim de uma sequência longa, mas ainda se exige a mesma reconstrução. Assim, os primeiros códigos carregam a disposição global, e os posteriores carregam os detalhes finos. A passagem preliminar usa apenas os códigos iniciais, então é grosseira, mas preserva a disposição. Depois, um refinador redesenha cada estado em resolução total. Linhas nítidas, cantos exatos, pequenos detalhes. Planeje com a coisa barata,

04:52 refine com a coisa cara. Agora, os dados. É aqui que muitos desses projetos, em silêncio, sobrevivem ou fracassam. Os dados de CAD deles vêm de conjuntos de dados públicos de conjuntos de produtos reais, mas os arquivos brutos são confusos: árvores de montagem inconsistentes, faces sobrepostas, geometria duplicada, peças sem nome. Então, cada recurso passa por uma limpeza que reconstrói a hierarquia para seguir as práticas padrão da engenharia. Quando falta o histórico de construção, eles o recuperam com ferramentas de engenharia e workflows com LLM, e o verificam antes do treinamento. O total é de

05:23 mais de 200.000 peças para o compositor, mais de 600.000 exemplos de construção para o modelo do mundo e, para BIM, cerca de 35.000 plantas baixas reais e sintéticas, com aproximadamente 2 milhões de estados de desenho. Eles também comparam com o PartNet, um conjunto de dados amplamente usado para decomposição de peças, medindo o número de peças por objeto. O PartNet tem uma mediana de seis e um percentil 99 de 33. O deles tem uma mediana de 288 e um percentil 99 de 4.180. A bicicleta ABMX no PartNet tem oito peças. A bicicleta fat deles tem 988. Vale lembrar que esses dados foram medidos pela própria equipe,

05:57 então trate isso como uma alegação até que outras pessoas possam inspecioná-los. Certo, desempenho. Todo mundo vai rolar a página direto até aqui, então vamos ter cuidado. Primeiro, construção em CAD. O benchmark usa 1.000 componentes selecionados de coisas como um Jaguar E-Type, um braço robótico Fanuc, um minitrator, um helicóptero Bell 222 e um motor a jato. Cerca de 100 etapas de desenho cada, e o objeto 3D final é avaliado por IOU em relação à forma de referência. Tempo por caso: Sky001, 3,9 segundos; GPT-6 Astra, 199; Gemini 4, 253; Kimiko 3, 439; Qwen 3.8 Max, 764,

06:37 e Grok 4.7, 1.250 segundos. E a página observa que ele não concluiu nenhum caso. Custo por caso: Sky001, meio centavo; GPT-6 Astra, 75 centavos; Gemini 4, 25 centavos; Qwen, 30 centavos; Kimiko, 13 centavos; Grok, 59 centavos. E a qualidade, medida pela IOU média: Sky001, 79,7%; GPT-6 Astra, 79,1%; Gemini 4, 76,9%; Qwen, 34,4%; Kimiko, 9,5%; Grok, nenhum resultado. Então,

07:07 em comparação com o melhor modelo, isso significa cerca de 50 vezes mais velocidade, cerca de 150 vezes menos custo e qualidade praticamente empatada. Uma vantagem de 0,6 ponto não é uma vitória, é um empate. E, para ser justo, eles dizem que a história é a diferença de velocidade e custo. Para o compositor, fizeram um teste diferente. A mesma imagem é enviada ao Sky001 e a três modelos de fronteira, cada um solicitado a escrever, em uma única requisição, um script do Blender para o conjunto inteiro. O GPT-6 Astra ficou muito à frente dos outros modelos de fronteira. Então, eles o comparam diretamente usando dois juízes LLM às cegas

07:40 que avaliam as mesmas renderizações. De 10 pontos: decomposição de peças, 7,8 contra 6,4; interior, 7,3 contra 6,3; complexidade, 8 contra 7,3; correspondência com a imagem de entrada, 8,1 contra 6,7; realismo externo, 7,7 contra 7,4. Repare onde a diferença é maior: na decomposição de peças e na correspondência com a imagem de entrada, exatamente onde a hierarquia deveria ajudar; e onde é menor: na aparência externa. Ainda assim, há duas coisas a considerar: o GPT-6 Astra só retornou um modelo para 82% dos recursos, e os juízes LLM

08:15 A pontuação das renderizações é uma métrica subjetiva. Agora, no benchmark de BIM, com 1.000 plantas baixas e cerca de 70 etapas de desenho, em média, o Sky-001 cria cada uma em cerca de 1,2 segundo, por uma fração de centavo. O GPT-6 Astra leva 144 segundos e custa 44 centavos. Isso é aproximadamente 120 vezes mais rápido e 185 vezes mais barato. E, em IOU, ele marca 43,6%, contra 40,6%; o Gemini 3.8 flash vem logo atrás, com 42,3%. Mas veja os números absolutos. Ninguém passa de 45%. Esta é uma tarefa difícil, e nenhum desses sistemas a

08:49 resolveu, incluindo este. O que vem a seguir, segundo a Skyfall? Em CAD, os desdobramentos de esboços se tornam operações executáveis, com um histórico de recursos editável; você poderia pedir para alargar um suporte ou mover um eixo, e as peças vizinhas seriam atualizadas. Em BIM, as plantas baixas se tornam paredes, portas e cômodos reais, que os arquitetos continuam editando. Além disso, há o projeto de PCB e outros tipos de hardware, como um passo em direção à visão de longo prazo da empresa: negócios autônomos. Então, esta é a minha opinião. O que me convence? A ideia da hierarquia, a transparência sobre formas aproximadas e transições ilustrativas, e benchmarks

09:21 com 1.000 casos cada. O que não consigo verificar? Esta publicação não tem modelo nem código que eu possa executar. Portanto, todos os números aqui são da Skyfall, obtidos nos benchmarks da Skyfall com os dados da Skyfall. Não testei o sistema, e os resultados ainda não são desenhos CAD editáveis com um histórico de recursos. Eles dizem que isso vem a seguir. Então, a verdadeira questão é se isso vai se transformar em algo que os engenheiros possam editar e em que possam confiar. Você confiaria em um modelo que planeja com imagens em vez de código? Conte nos comentários. Quero mesmo saber. Se você procura GPUs baratas e confiáveis, eu uso o RunPod

09:52 e o link está na descrição. O link do blog também está na descrição. Se quiser que eu investigue os Metro Skeletons ou os modelos de mundo para hardware, diga nos comentários. Até a próxima.

Transcrição original

[00:00] One photo of a jet engine, one model, and out comes a full tree of parts, plus the sketches and operations that build each one. That’s what Skyfall says its new model, Sky 001, does. And the claim I can’t stop looking at about 50 times faster than GPT-6 Astra at about 150 times lower cost. Is that real? Let’s read the evidence together. >> [music] >> Hey, I’m Prompt Engineer. Today we go through the Sky 001 blog claim by claim,

[00:30] and I’ll tell you what’s actually shown and what isn’t. Here’s the problem. Skyfall starts with language models can write code and reason, but physical engineering is geometry. A design that reads well in text may not fit together, may not be physically feasible, may not be manufacturable. You have to keep thousands of components consistent with each other, and language is a clumsy medium for that. So, their bet is to plan directly in the visual world. They call Sky 001 a spatial world model. And the twist is it isn’t generating for you

[01:02] to look at or walk around in. It generates a design plus the sequence of steps that builds it. How does it work? Think about how a real engineering team works. Nobody designs an engine in one flat pass. You do the overall design, then the assemblies, then the individual parts and how to make them, each level guiding the next. Sky 001 copies that order into stages. First, the hierarchical composer. It generates the target design and unfolds it level by level into a tree. Second, the construction world model. It predicts the visual sequence that builds each leaf of that tree. Put together, you get

[01:36] what they call a visual design plan. Why does the hierarchy matter? Because a flat model has to generate every part and every step in one long chain, and errors pile up over thousands of steps. With a hierarchy, once a parent is fixed, its children can be worked on in parallel, like a team splitting up the work. So, the number of sequential steps grows with the depth of that design, not its size. And every level hands an explicit sub goal to the level below. So, a decision about a single bolt stays consistent with the whole engine. That’s the core idea, and honestly, it’s a clean one. It can also give you options.

[02:09] From one intent, it can generate several candidate designs first, so you pick one before it gets unfolded into parts. Let’s start with CAD. You give the composer one image. It first makes a rough 3D shape of the whole object, just good enough to decide what it’s made of. Then, it splits that into main assemblies, splits each assembly again, and keeps going until every piece is a single part. Their showcase is a VMS 85 engine from one photo, and it builds a five-level tree. Block and cylinder heads, the intake and air filter,

[02:40] exhaust headers, the timing drive, and inside those housings, gear stacks, shafts, hoses, and sleeves. Now, there’s a catch, and they’re up-front about it. That rough shape has coarse surfaces and nothing inside, so a gear stack behind the timing cover comes out as an open shell. So, a refiner goes to each leaf, fills in the hidden geometry, and adds the fine detail. The page shows five parts before and after completion, and the difference is exactly what you’d hope for. Then, BIM, which is building design. Same trick. You give it what an

[03:10] architect can write down the outline of a story, the thickness of every wall, and a short brief with room sizes from one outline and one brief. It places the walls and circulation and divides the floor into three apartments around a shared corridor, stairs, and lifts. About 29 m across in their example. Now, stage two, the construction world model, and this is the part I find genuinely interesting. CAD parts are not made in one stroke. A profile becomes an extrusion, a new sketch adds or removes material, a cut makes a hole. Each intermediate state is a sub goal, so Sky 001 plans the 3D states in between, and

[03:44] for every pair of consecutive states, it draws the 2D sketch that turns one into the next. On the page, one part from that engine is built in five steps. Extrude the base outline, a second extrusion, then three cuts, and they add a caveat I really appreciated. The transitions are illustrative, and the saved sketch and the 3D geometry can disagree. That is an honest line to see in a launch post. In BIM, it learns the drawing order, exterior walls first, then the walls between apartments and the corridors, then room by room with doors, windows, and fixtures, and it decides for itself when the drawing is

[04:17] done. Their claim, a whole floor rolls out in about 1 second. How does the drawing work technically? Diffusion in two passes. First, a coarse rollout in a compressed latent space built with a Matryoshka-style autoencoder. Training drops codes from the end of a long sequence while still demanding the same reconstruction. So, the early codes carry the global layout and the later ones carry fine detail. The coarse pass only uses the leading codes, so it’s rough, but it keeps the layout. Then, a refiner redraws every state at full resolution. Sharp lines, exact corners, small features. Plan with the cheap

[04:52] thing, polish with the expensive thing. Now, data. This is where a lot of these projects quietly live or die. Their CAD data comes from public data sets of real product assemblies, but the raw files are messed, inconsistent assembly trees, overlapping faces, duplicated geometry, parts with no names. So, every asset goes through a cleanup that rebuilds the hierarchy to follow standard engineering practice. Where the construction history is missing, they recover it with engineering tools and LLM workflows and verify it before training. The total’s

[05:23] more than 200,000 parts for the composer, over 600,000 construction examples for the world model, and for BIM, about 35,000 real and synthetic floor plans, around 2 million drawing states. They also compare against PartNet, a data set widely used for part decomposition, parts per object. PartNet has a median of six and a 99th percentile of 33. Theirs has a median of 288 and a 99th percentile of 4,180. ABMX bicycle in PartNet has eight parts. Their fat bike has 988. Worth remembering, that’s their own data

[05:57] measured by their own team, so treat it as a claim until others can inspect it. Okay, performance. Everyone will scroll straight here, so let’s be careful. First, CAD construction. The benchmark is 1,000 components sampled from things like a Jaguar E-Type, a Fanuc robot arm, a mini tractor, a Bell 222 helicopter, and a jet engine. About 100 drawing steps each, and the final 3D object is scored by IOU against the reference shape. Time per case, Sky001 3.9 seconds, GPT-6 Astra 199, Gemini 4 253, Kimiko 3 439, Qwen 3.8 Max 764,

[06:37] and Grok 4.7 1,250 seconds. And they page notes, it completed none. Cost per case, Sky001 half a cent, GPT-6 Astra 75 cents, Gemini 4 25 cents, Qwen 30 cents, Kimiko 13 cents, Grok 59 cents. And quality, mean IOU, Sky001 79.7%, GPT-6 Astra 79.1, Gemini 4 76.9, Qwen 34.4, Kimiko 9.5, Grok no output. So,

[07:07] against the best model, that’s about 50 times faster, about 150 times cheaper, and basically tied on quality. A lead of 0.6 of a point isn’t a win, it’s a tie. And to their credit, they say matching the speed and cost gap is the story. For the composer, they ran a different test. The same image goes to Sky001 and three frontier models, each asked to write a Blender script for the whole assembly in one request. GPT-6 Astra came out far ahead of the other frontier models. So, they compare against it directly with two blind LLM judges

[07:40] scoring from the same renders. Out of 10, part decomposition 7.8 against 6.4, interior 7.3 against 6.3, complexity 8 against 7.3, match to the input image 8.1 against 6.7, exterior realism 7.7 against 7.4. Notice where the gap is biggest, part decomposition and matching the input, exactly where hierarchy should help, and it’s smallest on how the outside looks. Two things to keep in mind though, GPT-6 Astra only returned a model for 82% of assets and LLM judges

[08:15] scoring renders is a soft metric. Now, the BIM benchmark, 1,000 floor plans, about 70 drawing steps on average, Sky-001 builds each one in about 1.2 seconds at a fraction of a cent. GPT-6 Astra takes 144 seconds at 44 cents. That’s roughly 120 times faster and 185 times cheaper. And on IOU, 43.6% against 40.6, Gemini 3.8 flash is right behind it 42.3. But look at the absolute numbers. Nobody is above 45%. This is a hard task and none of these systems have

[08:49] solved it, including this one. What’s next according to Skyfall? In CAD, sketch rollouts become executable operations with an editable feature history and you could ask to widen a bracket or move a shaft and the neighboring parts update. In BIM, floor plans become real walls, doors, and rooms that architects keep editing and beyond that, PCB design and other hardware as a step toward their longer-term vision of autonomous businesses. So, here’s my take. What convinces me? The hierarchy idea, the honesty about rough shapes and illustrative transitions, and benchmarks

[09:21] of 1,000 cases each. What I can’t verify? This post has no model or code I can run. So, every number here is Skyfall’s on Skyfall’s benchmarks with Skyfall’s data. I didn’t test it and the outputs aren’t editable CAD with a feature history yet. They say that’s next. So, the real question is whether this turns into something engineers can edit and trust. Would you trust a model that plans in pictures instead of code? Tell me in the comments. I genuinely want to know. If you’re looking for cheap and reliable GPUs, I use RunPod

[09:52] and the link is in the description. The blog link is in the description, too. If you want me to dig into the Metro Skeletons or into world models for hardware, say so in the comments. See you in the next one.