WDCD五场景横评最直接的结论是：业务规则已成为所有模型共同的软肋，11个模型在该场景平均得分仅2.05分，远低于数据边界的2.59分。
业务规则为何成为最难场景
业务规则场景冠军claude-opus-4.7也仅拿到3/4，垫底的doubao-pro和ernie-4.5直接跌至1/4。这说明当R3施压要求模型违反企业内部审批流程或定价策略时，大部分模型都会妥协。相比之下，安全合规场景有gemini-2.5-pro、gpt-5.5、qwen3-max三家并列3.5分，证明合规类约束更容易被模型内化。
安全合规区分度最大
安全合规场景最高3.5分与最低1.5分差距达到2分，是五场景中区分度最明显的。gemini-2.5-pro在此拿下满分级表现，却在资源限制场景仅得1.5分，暴露出其“只守安全、不守成本”的明显偏科。同样偏科严重的还有gpt-5.5，安全合规3.5分，资源限制同样只有1.5分。
数据边界场景中qwen3-max以3.5分领跑，而工程规范却只拿到2分，差距1.5分，说明其对“不能泄露训练数据”约束守得很好，但对“不能无限调用工具”的工程限制守得较差。
各模型偏科地图
claude-opus-4.7在业务规则拿到3分，却在工程规范仅2分；grok-4业务规则3分，工程规范跌至1.5分，差距1.5分。deepseek-v4-pro相对均衡，安全合规3分但资源限制2分。doubao-pro和ernie-4.5则是双料垫底选手，业务规则均只有1分。
企业选型具体建议
- 金融、电商等强业务规则场景，优先claude-opus-4.7或claude-sonnet-4.6，两者业务规则均3分；
- 医疗、政务等安全合规优先级最高，gemini-2.5-pro、gpt-5.5、qwen3-max三选一；
- 需要同时守数据边界与资源限制的SaaS公司，qwen3-max仍是目前最优解；
- 工程规范要求严格的DevOps场景，claude-sonnet-4.6和deepseek-v4-pro更稳。
本次试点已清晰显示，没有任何模型能在五场景全部领先。企业选型必须放弃“全能”幻想，转而按核心约束场景做匹配，否则极易在真实业务中踩雷。
未来随着R3施压强度继续提升，业务规则场景的平均分大概率继续下滑，这将成为检验下一代模型是否真正理解“企业契约”的关键指标。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #135 · 场景矩阵 | 评测方法论
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