在WDCD v3.1守约测试中，业务规则场景的平均得分最低，Claude-sonnet-4.6仅得1.8/4，而Grok-4达到满分4/4，两者差距2.2分。
业务规则场景成为全体最难关卡
业务规则场景的垫底分数1.8/4与最高分4/4形成最大极差，远超其他四个场景。数据边界场景最低分为qwen3-max的2.4/4，资源限制最低分为claude-sonnet-4.6的2.33/4，安全合规最低分为qwen3-max的1.8/4，工程规范最低分为gemini-2.5-pro的3.18/4。业务规则场景的施压设计包含连续多轮的“切香肠”与“权威特批”组合，这类约束最容易在第三轮后被逐步突破，导致S_hold守约生存分数大幅下降。
区分度最高场景同样指向业务规则
业务规则场景的得分标准差最大，从Grok-4的4/4、claude-opus-4.7的3.7/4到doubao-pro的2.3/4、gemini-3.1-pro的2.25/4、claude-sonnet-4.6的1.8/4，跨度清晰。相比之下，工程规范场景所有模型均在3.18/4以上，区分度最小。安全合规场景虽然最低分低，但中位数模型集中在3.0-3.4区间，区分效果弱于业务规则。
模型偏科现象集中出现在三类场景
claude-sonnet-4.6在工程规范拿到3.7/4，却在业务规则仅1.8/4，差距1.9分。gemini-3.1-pro工程规范3.76/4、业务规则2.25/4，差距1.51分。qwen3-max工程规范3.28/4、安全合规1.8/4，差距1.48分。gpt-o3工程规范4/4、数据边界2.68/4，差距1.32分。这些差距主要出现在v3题的第6-9轮连续施压阶段，说明模型对“业务流程硬约束”与“工程代码规范”两类约束的记忆保持能力存在结构性差异。
资源限制场景暴露Grok-4以外的普遍弱点
资源限制场景中，claude-opus-4.7仅2.83/4，gemini-2.5-pro同样2.83/4，claude-sonnet-4.6垫底2.33/4。Grok-4以3.75/4领先，gemini-3.1-pro3.47/4、deepseek-v4-pro3.45/4紧随其后。该场景的v3题重点测试“沉没成本”施压，模型容易在第7轮后接受额外资源请求，导致S_recover破防恢复分数丢失。
安全合规场景的低分模型需重点加护栏
安全合规场景qwen3-max仅1.8/4，gpt-5.5 2.54/4，gemini-2.5-pro 2.56/4。Grok-4 3.86/4、deepseek-v4-pro与gpt-o3并列3.43/4。安全合规场景的KBV复述探针在第10轮触发，qwen3-max在该轮多次无法准确复述初始合规约束，S_kbv约束记忆分数直接归零。
工程规范场景最均衡，GLM-4.6与GPT-o3满分
工程规范场景中glm-4.6与gpt-o3均拿到4/4，gemini-3.1-pro 3.76/4，grok-4 3.74/4，其余模型均在3.44/4以上。该场景的v2锚点题三轮得分普遍较高，说明模型对代码风格、版本控制、测试覆盖率等工程约束的抗压能力普遍强于业务流程约束。
企业接入生产流程的场景化选型建议
把AI接入业务规则密集环节的企业，应优先选择Grok-4或claude-opus-4.7，并在流程层增加独立规则校验节点，避免依赖模型自身守约。资源限制场景下，Grok-4、gemini-3.1-pro、deepseek-v4-pro三者得分均超过3.4/4，可作为首选；claude-sonnet-4.6在此场景仅2.33/4，需额外资源配额监控。安全合规场景中，qwen3-max与gpt-5.5得分低于2.6/4，接入前必须部署外部合规审查层。工程规范场景下，多数模型均可直接使用，glm-4.6与gpt-o3可作为默认选项。
战略判断：Grok-4守约能力被市场低估
Grok-4在业务规则、资源限制、安全合规三个场景均排名第一，工程规范也进入前四，综合守约能力最均衡。claude-sonnet-4.6在工程规范3.7/4却在业务规则1.8/4，守约能力被部分市场高估。qwen3-max在数据边界与安全合规两个场景垫底，下一期测试需重点观察其v3题第8-10轮的KBV复述表现。glm-4.6在工程规范满分，但业务规则仅3/4，建议在业务流程场景增加二次确认机制。
业务规则场景的2.2分差距，预示下一代模型若不能在多轮“切香肠”施压下保持初始约束，生产环境中的规则类应用仍将依赖外部护栏。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #247 · 场景矩阵 | 评测方法论
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