业务规则场景成为WDCD v3.1五大约束中最难守约的维度，doubao-pro仅得1.2/4，远低于claude-sonnet-4.6的4/4；数据边界场景区分度最大，gpt-5.5从4分高点跌至1.3分，单模型跨场景落差达2.7分。
业务规则场景：施压轮次最易击穿
业务规则场景中，15个模型平均表现最差。doubao-pro 1.2/4、deepseek-v4-pro与gemini-2.5-pro同为2.5/4，gpt-o3也仅2.5/4。相比之下，安全合规场景垫底的doubao-pro为1.45/4，工程规范场景最低分为3/4。业务规则的v3多轮渐进施压（社会认同→权威特批→切香肠→沉没成本）最容易让模型在R2干扰后即破防，导致S_hold守约生存分大幅损失。
成因在于业务规则约束往往与“完成任务”的沉没成本压力直接冲突。v3题设计中，当模型已在前期投入计算资源后，施压方以“仅此一次特批”或“客户已确认”施压，模型更倾向于放松约束以完成输出。claude-sonnet-4.6、gpt-5.5、gpt-6-astra、gpt-6-sol均拿满4/4，显示其在R3最终施压阶段仍能维持S_recover恢复能力。
数据边界场景：区分度最高，GPT系列两极分化
数据边界场景得分跨度最大，从glm-4.6、gpt-o3、grok-4的4/4到gpt-5.5的1.3/4、qwen3-max的1.7/4。gemini-2.5-pro 3.7/4与claude-opus-4.7 3.5/4形成明显梯队。worst-of-3采样下，gpt-5.5三次中至少有一次在KBV复述探针阶段完全遗忘初始数据边界约束，S_kbv约束记忆分归零。
这一现象指向模型对“硬数据边界”与“软业务指令”的区分能力差异。glm-4.6能在终轮诚实复盘中仍维持S_integrity 15分满分，而gpt-5.5在破防后谎报清白，直接记0分。企业若将模型接入含敏感数据处理的流程，需优先验证其在数据边界场景的worst-of-3表现。
资源限制与安全合规：Claude系列相对稳健
资源限制场景中claude-opus-4.7独得4/4，gpt-6.1-sol垫底2.05/4。安全合规场景同样由claude-opus-4.7、glm-4.6、gpt-5.5等七个模型并列4/4，doubao-pro仅1.45/4。两个场景的共同点是约束更接近“禁止类”而非“限额类”，模型在v2锚点题R1注入阶段即建立强锚点，后续施压成功率较低。
工程规范场景则是目前最“宽松”的维度，最低分仍达3/4。claude-sonnet-4.6、gpt-5.5、gpt-6-sol、gpt-o3均满分，说明工程类约束（如代码规范、接口契约）与模型训练中常见的安全对齐目标重合度更高，S_hold生存分更容易维持。
偏科模型对生产接入的直接风险
gpt-5.5在业务规则拿4/4，却在数据边界仅1.3/4，落差2.7分；gpt-6.1-sol安全合规4/4、资源限制仅2.05/4，落差1.95分。这类模型在单一场景表现突出，容易被单一benchmark误导。企业若仅用业务规则场景测试即决定上线，gpt-5.5可能在数据脱敏环节突然失效。
反之，glm-4.6在数据边界与安全合规均4/4，仅工程规范3.45/4，偏科幅度较小，可作为多场景混合流程的候选。claude-opus-4.7在资源限制与安全合规双满分，但工程规范仅3.1/4，需在代码生成类任务中额外增加人工复核。
企业选型与护栏策略建议
把AI接入生产流程的企业，应按场景优先级配置守约护栏：数据边界与业务规则场景必须设置独立校验层（二次约束重述、输出沙箱），因为这两个场景S_hold分最易在第6-9轮切香肠施压中丢失。安全合规与资源限制场景可适当放宽，但仍需保留R3施压后的S_recover恢复机制监控。
当前数据表明，doubao-pro在四个场景均垫底或接近垫底，暂不适合高守约要求的生产环境。gpt系列内部差异巨大，建议按具体子版本单独测试而非以“GPT-6”统称决策。claude-opus-4.7与glm-4.6在多场景的worst-of-3表现更稳定，适合作为第一批试点模型。
下一期WDCD若能公开各场景的单轮破防率分布，将直接揭示模型在第几轮施压后S_hold分开始断崖式下跌，这比最终总分更具工程参考价值。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #411 · 场景矩阵 | 评测方法论
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