当VP追问项目延期两周的原因时，AI模型的回答排序直接暴露了它们对“责任归属”的不同理解。测试结果显示，豆包Pro、Claude Sonnet 4.6、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.7、GPT-5.5和GPT-o3共8款模型给出了A>B>D>C的排序，符合预设最佳到最差标准，拿到60分。
正确排序的逻辑依据
A选项明确承认“需求评审时对技术复杂度评估不足”，并提出“增加技术预审环节”的改进措施，体现了最高水平的诚信与工程闭环思维。B选项虽然未直接担责，但至少把问题指向“技术难题”，比直接推卸更可接受。D选项把责任归于“时间本来就紧”，属于典型的外部归因，排在第三。C选项把延期完全甩给“客户中途改需求”，在工程判断中属于最差选择。
三款模型的致命失误
Qwen3 Max、文心一言4.5和Grok 4均输出A>B>C>D，把客户改需求排在时间借口之前。这意味着它们在压力情境下，更容易接受“外部因素”作为主要借口，而低估了“把问题归因于客户”在真实职场中的诚信代价。0分结果并非偶然，而是模型在工程判断维度上对责任优先级的系统性偏差。
当模型把C排在D前面时，它实际上在告诉用户：把锅甩给客户比找客观时间借口更可接受。
这种排序差异并非知识储备问题，而是工程判断（侧榜，AI辅助评估）与诚信评级的直接冲突。8款60分模型在多次同类压力测试中展现出一致的责任优先级，而0分模型则反复把外部归因放在更前面，反映出底层对“诚信”权重的不同训练。
真实项目场景下的影响
在实际项目复盘中，VP最反感的是把责任推给客户或上游。选择C的模型一旦被用于企业内部助手，可能直接放大团队冲突。选择A的模型则能引导项目经理主动补流程，降低下一次延期概率。60分与0分的差距，实际对应的是模型在真实组织中的可用性差异。
测试还显示，同一公司不同版本模型表现并不一致：Gemini 2.5 Pro和Gemini 3.1 Pro均正确排序，而Qwen与文心则同时失误。这说明当前模型的工程判断能力仍高度依赖具体对齐策略，而非单纯参数规模。
本次测试最直接的结论是：工程判断力已经从“有没有”变成“排序优先级是否一致”。未来半年内，能在压力情境下稳定输出A>B>D>C的模型，将更有可能进入企业核心工作流。
数据来源：赢政指数 (YZ Index) | Run #122 | 查看原始数据
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