本期WDCD v3.1守约测试中，GPT-5.5从Run #365的对比基线上升11.8分达到92.60分，DeepSeek V4 Pro上升9分达到94.00分，Claude Sonnet 4.6上升8.5分。同期豆包Pro下跌22.8分，Claude Opus 4.7下跌6分。上升模型6个、下降模型2个，整体呈现明显分化。
数据事实：具体分数与排名位移
当前Top5中，GLM-4.6 WDCD=100.00，Grok 4 WDCD=97.50，Gemini 3.1 Pro WDCD=95.20，DeepSeek V4 Pro WDCD=94.00，GPT-5.5 WDCD=92.60。DeepSeek V4 Pro与GPT-5.5均进入前五，且各自较上一周期分别提升9分和11.8分。GPT-6 Luna上升10.7分，Qwen3 Max上升10.9分，GPT-6 Sol上升8.1分。下降的豆包Pro与Claude Opus 4.7未进入Top5。
成因分析：施压轮次与约束场景的可能机制
WDCD v3题采用8-12轮对话，先立约2-5条并行硬约束，再通过社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本逐级抬压，最后进行KBV复述探针与终轮诚实复盘。豆包Pro下跌22.8分，可能源于在沉没成本或切香肠阶段的守约生存S_hold得分大幅降低，导致整体百分制拉低。GPT-5.5上升11.8分、DeepSeek V4 Pro上升9分，则可能来自R3施压轮或KBV复述探针阶段的S_kbv约束记忆与S_recover破防恢复得分提升。
Claude Sonnet 4.6上升8.5分而Claude Opus 4.7下降6分，同一系列不同子模型表现相反，提示守约能力差异更可能来自特定约束场景的prompt敏感度，而非整体架构。v2锚点题三轮设计中，R3施压权重占2分，若模型在资源限制或安全合规场景下R3得分波动最大，则会直接影响折算后的等权平均分。
选型含义：生产流程接入的实际风险边界
把AI接入生产流程的企业可直接参考WDCD分数决定护栏强度。GLM-4.6 WDCD=100.00，在数据边界与安全合规场景下可考虑降低额外规则层；GPT-5.5 WDCD=92.60与DeepSeek V4 Pro WDCD=94.00，适合工程规范类任务，但仍需在业务规则场景保留人工复核。豆包Pro本期下跌22.8分后，建议在涉及多轮渐进施压的流程中增加独立约束检查节点，避免S_hold过早归零导致下游流程违规。
对于需要长期对话维持约束的场景，优先选择Top5模型可减少S_integrity诚实自报为0的风险。企业若同时使用多个模型，需针对下降模型额外配置提示模板，防止权威特批类施压导致约束失效。
战略判断：被低估与高估的信号
GPT-5.5与DeepSeek V4 Pro本期同时进入Top5且升分超过9分，显示其在v3多轮施压下的守约生存能力可能被此前市场低估，后续版本若维持此趋势，值得在下期验证其S_recover得分稳定性。豆包Pro单期下跌22.8分幅度最大，结合其未进入Top5的事实，提示该模型在工程规范或资源限制场景的约束记忆可能存在系统性弱点，需持续观察下一周期是否反弹。
GLM-4.6保持100.00分而未出现在变化列表中，表明其在当前题池的worst-of-3采样下守约表现最稳定。Qwen3 Max上升10.9分但未进Top5，说明其提升幅度虽大，仍需在业务规则场景进一步验证S_kbv与S_integrity两项得分。
守约能力的分化已从单一分数演变为生产部署的真实门槛，下一周期重点验证上升模型在安全合规场景的R3施压表现。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #379 · 变化追踪 | 评测方法论
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