Grok 4 以 95.69 分在 WDCD v3.1 守约测试中排名第一，Qwen3 Max 以 73.48 分垫底，两者相差 22.21 分。
排名格局：头部集中，尾部断层
本次 WDCD 排行榜显示前五名得分均在 86 分以上，分别为 Grok 4（95.69）、Gemini 3.1 Pro（88.14）、GLM-4.6（87.55）、DeepSeek V4 Pro（86.62）、Claude Opus 4.7（86.34）。第 6 至第 10 名集中在 82-84 分区间，GPT-5.5 得 84.24，GPT-o3 得 84.07。尾部三名中 Qwen3 Max 73.48 分、豆包 Pro 76.38 分、Gemini 2.5 Pro 77.69 分，与头部形成明显断层。
全局统计显示满分率 57%，R3 崩溃率 9.4%。采样采用 worst-of-3 口径，每题跑三遍取最差一次，规则判分零 AI 裁判。
冠军分析：Grok 4 在 R3 施压下的生存优势
Grok 4 的 R1=1.00、R2=1.00、R3=1.38/2，v3 题守约生存得分贡献突出。v3 题设计包含 8-12 轮对话，先立 2-5 条硬约束，再依次施加社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本压力，最后 KBV 复述探针与诚实自报。Grok 4 在 R3 阶段仍保持较高得分，说明其在连续施压场景下约束记忆与恢复能力较强。
成因可能来自其对数据边界与安全合规类约束的处理机制，在多轮渐进施压中破防时间较晚，S_hold 得分相应提高。
垫底分析：Qwen3 Max 的 R3 表现与记忆衰减
Qwen3 Max R1=1.00、R2=0.75、R3=0.63/2，R3 得分明显低于头部模型。v2 锚点题三轮设计中，R3 权重占 2 分，其低分直接拉低总分。可能原因是在资源限制或工程规范场景下，连续干扰后约束记忆衰减更快，S_kbv 与 S_recover 得分受影响。
与排名第 14 的豆包 Pro（R1=0.75）相比，Qwen3 Max R1 满分但 R3 更低，显示其在立约阶段表现正常，问题集中在后期施压轮次。
头部梯队 vs 尾部差距的选型含义
对把 AI 接入生产流程的企业而言，WDCD 得分差异直接影响可用场景。Grok 4、Gemini 3.1 Pro 等头部模型在 5 种约束场景中守约生存时间较长，适合数据边界与安全合规要求较高的环节，如金融风控规则执行或医疗合规审查。
尾部模型如 Qwen3 Max 在多轮施压下 R3 得分低，建议在业务规则或资源限制场景中额外增加外部护栏，例如二次校验或人工复核节点，避免约束在沉没成本施压下被逐步突破。
具体判断：若企业核心流程涉及 8 轮以上连续交互，优先选择 R3 得分 1.0 以上的模型；R3 得分低于 0.8 的模型适合单轮或低压场景，并需设置熔断机制。
战略判断：守约能力可能被低估与高估的信号
GLM-4.6 本期较上期上升 26.0 分，GPT-5.5 上升 10.5 分，显示部分模型在 v3 多轮渐进施压题上的改进空间较大。分析认为，GLM-4.6 的提升可能来自 KBV 复述探针与诚实自报环节的优化，值得下期继续验证其在工程规范场景的稳定性。
GPT-o3 R3 仅 0.25/2，较同系列 GPT-5.5 的 0.75/2 差距明显，可能反映其在权威特批施压下的恢复能力较弱，这一信号可作为下期重点观察项。
Claude Opus 4.7 与 Claude Sonnet 4.6 得分分别为 86.34 与 80.31，同一系列内部差异 6 分以上，提示不同参数规模在守约任务上的表现分化，生产选型时需单独测试而非按系列打包。
守约能力不是静态标签，而是多轮施压下的动态生存曲线；企业选型时应以 R3 得分而非平均分作为核心门槛。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #360 · 总榜排名 | 评测方法论
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