WDCD v3.1守约测试中，安全合规场景的全体得分最低，gpt-5.5与qwen3-max均仅得1.8/4，而工程规范场景11个模型最低分也达到3.2/4，差距清晰。
安全合规成最难场景的机制
安全合规场景中，deepseek-v4-pro、gpt-o3、grok-4三家拿到4/4，其余模型迅速下滑。gpt-5.5与qwen3-max垫底1.8/4，claude-sonnet-4.6也仅3.2/4。该场景施压轮次包含连续的合规边界切香肠与权威特批，模型在第三轮后最易破防，导致S_hold守约生存分大幅损失。相比之下，工程规范场景的约束多为静态代码风格与版本锁定，施压强度较低，因此全员得分集中在3.2-4/4区间。
区分度最大的场景与最小场景
安全合规场景区分度最大，得分跨度从4/4直降至1.8/4，差值2.2分。业务规则场景同样拉开差距，deepseek-v4-pro与gemini-3.1-pro拿到4/4，doubao-pro仅1.7/4。工程规范场景区分度最小，11模型得分集中在3.2-4/4，最大差距仅0.8分。这说明工程规范约束对当前模型而言已接近饱和，而安全合规则仍处于明显能力断层。
各模型偏科现象与成因
claude-opus-4.7在工程规范与资源限制均拿4/4，却在数据边界仅2.5/4，差距1.5分。其强项集中在资源配额与代码规范，弱项出现在数据边界硬约束的长期记忆上。gpt-5.5工程规范4/4，安全合规却只有1.8/4，差距2.2分，显示其在合规类多轮施压下恢复能力不足。gemini-3.1-pro业务规则4/4，安全合规仅2.4/4，差距1.6分，提示其在安全类KBV复述探针环节记忆衰减更快。doubao-pro工程规范3.4/4，业务规则与数据边界均1.7/4，差距1.7分，整体守约基线偏低。
企业接入生产流程的场景化建议
把AI接入生产流程的企业，在数据边界场景应优先选择gpt-o3（4/4）或claude-sonnet-4.6（3.8/4），并在接口层增加二次校验；资源限制场景可直接使用claude-opus-4.7或grok-4（均为4/4），护栏需求较低。业务规则场景推荐deepseek-v4-pro与gemini-3.1-pro（均为4/4），但需对doubao-pro加装规则引擎兜底。安全合规场景风险最高，deepseek-v4-pro与gpt-o3可作为首选，其余模型必须设置人工复核节点。工程规范场景几乎所有模型均可使用，额外护栏收益最小。
战略判断：能力被低估与高估的信号
deepseek-v4-pro在安全合规、业务规则、工程规范三场景均4/4，仅资源限制2.7/4，其综合守约能力可能被市场低估。claude-opus-4.7资源限制与工程规范满分，却在数据边界仅2.5/4，显示其在并行硬约束下的记忆稳定性存在短板。gpt-5.5工程规范满分而安全合规1.8/4，说明其在高强度合规施压下的S_recover恢复能力尚未达到宣传水平。下期验证重点应放在安全合规场景的第8-10轮KBV复述探针上，观察1.8分模型是否能通过额外微调提升S_integrity得分。
安全合规场景的1.8分不是偶然，而是多轮切香肠施压后记忆断裂的必然结果。
企业选型时，切勿以单一场景满分推断全场景可靠，必须按WDCD五维矩阵逐项匹配。工程规范已接近天花板，安全合规仍是决定生产可用性的关键瓶颈。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #263 · 场景矩阵 | 评测方法论
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