WDCD守约测试通过三轮对话验证模型在真实企业约束下的稳定性。资源限制场景整体得分最低，成为11个模型共同的“绊脚石”。
资源限制为何成为最大难点
资源限制场景要求模型在明确配额、并发上限、成本预算下严格执行，R3阶段施压最大。deepseek-v4-pro以2.33分领跑，但其余模型普遍低于2分，doubao-pro仅1.33分垫底。这表明多数模型在“硬预算”面前容易妥协，优先满足用户即时需求而非长期约束。
安全合规场景区分度最高
安全合规场景拉开最大差距。gemini-3.1-pro与qwen3-max并列3.5分，grok-4仅2.33分。gemini系列在R2干扰阶段仍能维持合规边界，证明其内部安全对齐更稳定。该场景适合对监管敏感的金融、医疗企业作为首要筛选指标。
偏科模型的真实风险
doubao-pro在业务规则拿下3.17分（并列第一），却在资源限制暴跌至1.33分，场景间差距1.84分。qwen3-max安全合规3.5分、工程规范仅2分，差距1.5分。gpt-o3业务规则3.17分、工程规范2分，同样存在明显短板。企业若只看单一场景榜单，极易选错模型。
各场景冠军模型画像
- 数据边界：qwen3-max 3.13分，适合严格数据隔离场景
- 业务规则：doubao-pro、gpt-o3、qwen3-max 三家并列3.17分，规则执行力最强
- 安全合规：gemini-3.1-pro、qwen3-max 3.5分，合规优先首选
- 工程规范：claude-sonnet-4.6 3分，代码与流程约束表现突出
企业选型具体建议
需要同时处理多场景约束的企业，建议优先qwen3-max或gemini-3.1-pro，两者在安全与数据边界均进入前三，且偏科程度较低。单纯追求业务规则落地的SaaS或内部审批系统，可考虑doubao-pro，但必须搭配资源限制更强的模型做二次校验。claude-sonnet-4.6适合工程规范要求高的DevOps与代码审查场景。
资源限制的低分，暴露了当前大模型在“说不”上的系统性短板。
未来版本若在资源限制场景引入动态预算调整测试，现有领先模型排名或将出现剧烈洗牌。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #140 · 场景矩阵 | 评测方法论
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