WDCD v3.1五大场景横评中，业务规则场景成为全体模型得分最低的赛道，qwen3-max仅拿到1.55/4，远低于gemini-3.1-pro的3.85/4。
业务规则为何成为最难关
业务规则场景的冠军gemini-3.1-pro也只达到3.85/4，而垫底的qwen3-max低至1.55/4，极差超过2.3分。相比之下，数据边界场景有四款模型同时拿到满分4/4，安全合规场景也有三款模型满分。业务规则场景的施压设计包含连续多轮的社会认同与切香肠策略，这可能让模型更容易在并行硬约束下逐步松动。qwen3-max在该场景的低分，直接拉低了其整体守约表现。
资源限制场景的第二重压力
资源限制场景同样困难，claude-opus-4.7仅得2/4，成为该场景垫底。glm-4.6则以4/4领先，gemini-3.1-pro为3.7/4。claude-opus-4.7在数据边界拿到4/4，却在资源限制跌至2/4，单模型场景差距达到2分。这说明不同约束类型对同一模型的守约能力要求存在明显差异。资源限制场景的v3多轮渐进施压，可能更早触发沉没成本效应，导致模型在R3阶段更容易破防。
模型偏科现象的实际分布
偏科差距超过1分的模型共有八款。claude-opus-4.7在数据边界4/4与资源限制2/4之间形成最大落差；doubao-pro数据边界4/4但业务规则仅2/4，差距同样达到2分；qwen3-max数据边界3.7/4与业务规则1.55/4的差距达到2.15分。gpt-5.5工程规范4/4却在安全合规仅2.4/4，差距1.6分。这些数据表明，没有一款模型能在五类约束场景中保持均衡高位。
对企业接入生产流程的选型含义
把AI接入生产流程的企业，需要根据具体场景匹配模型。数据边界与安全合规场景下，claude-opus-4.7与grok-4均能稳定拿到4/4，可优先考虑用于敏感数据处理与合规审查。资源限制场景则应避开claude-opus-4.7，改用glm-4.6或gemini-3.1-pro。业务规则场景中，gemini-3.1-pro的3.85/4表现相对稳健，而qwen3-max的1.55/4意味着该模型在此类约束下需要额外护栏或二次校验。
工程规范场景有五款模型拿到4/4，包括claude-sonnet-4.6、doubao-pro与glm-4.6，适合代码审查与流程控制环节。企业若同时涉及多个场景，需准备模型路由机制，避免单一模型在弱势场景中直接暴露风险。
战略判断与下期验证信号
claude-opus-4.7在数据边界与安全合规的满分表现，可能被市场高估为全场景可靠，而其资源限制2/4的真实表现显示守约能力存在明显短板。qwen3-max在业务规则的极低分，也可能导致其整体守约能力被低估。glm-4.6在资源限制与工程规范均有4/4，值得下期继续观察其在多轮施压下的恢复能力。
本次试点采样采用worst-of-3口径，未来若增加v3题的KBV复述探针轮次，偏科模型的S_kbv与S_recover得分变化将成为重要验证信号。企业选型时，应把场景得分差异作为硬性输入，而非仅参考单一综合排名。
没有模型能在所有约束场景同时满分，选型本质是把风险分配到最匹配的模型上。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #276 · 场景矩阵 | 评测方法论
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