Grok 4 在 WDCD 守约排行榜中以 91.20 分位居第一,而 Qwen3 Max 以 57.48 分位列最后一位,头部与尾部相差 33.72 分。
冠军 Grok 4 的守约韧性来源
Grok 4 的 91.20 分主要来自 v2 锚点题的稳定表现,其 R1 得 1.00、R2 得 1.00、R3 得 1.13/2,三轮均保持高位。这意味着在连续施压下,Grok 4 仍能维持多数约束记忆。相比之下,Gemini 3.1 Pro 的 WDCD 得分为 79.12 分,其 R3 仅 0.63/2,显示在第三轮干扰后约束开始松动。
垫底 Qwen3 Max 的破防路径
Qwen3 Max 的 57.48 分中,R1 虽为 1.00,但 R2 降至 0.88、R3 仅剩 0.38/2,说明其在第二轮干扰阶段已出现明显遗忘。采样口径为 worst-of-3,该模型在三轮中最差一次的 R3 崩溃直接拉低总分。同样处于尾部的 Gemini 2.5 Pro 得 59.52 分,R3 同样只有 0.50/2,与 Qwen3 Max 差距不到 2 分,尾部模型在 R3 阶段普遍脆弱。
头部梯队与中游断层
前三名 Grok 4(91.20)、Gemini 3.1 Pro(79.12)、GPT-o3(76.60)形成明显领先。GPT-o3 的 R2 仅 0.38、R3 仅 0.25/2,说明其 v3 多轮渐进施压阶段得分较低,拉低了整体表现。第四至第七名的 Claude Opus 4.7(72.24)、GLM-4.6(71.84)、Claude Sonnet 4.6(70.00)、DeepSeek V4 Pro(67.76)得分密集,彼此差距不足 5 分,属于中游集团。
尾部四模型的共同特征
第八至第十一位 GPT-5.5(60.88)、豆包 Pro(59.68)、Gemini 2.5 Pro(59.52)、Qwen3 Max(57.48)得分均低于 61 分。它们共同点是 R3 得分普遍在 0.25-0.50 区间,约束在第三轮施压后难以维持。全局统计显示 R3 崩溃率 16%,这四家模型贡献了其中大部分崩溃案例。
五类约束场景下的分化
数据边界与安全合规场景下,头部模型 S_hold 得分更高,破约发生更晚;资源限制与工程规范场景则暴露中尾部模型 S_kbv 约束记忆不足的问题。S_integrity 维度中,一旦破防却谎报清白即记 0 分,这进一步拉开了 Grok 4 与其他模型的差距。
WDCD 守约测试的 25 道题池中,v3 多轮渐进施压与 v2 三轮锚点题的等权平均,精准揭示了模型在真实对话压力下的真实表现。
本次试点阶段结果显示,守约能力已不再是简单的前置对齐问题,而是贯穿多轮交互的持续生存能力。Grok 4 在最严苛的 worst-of-3 采样下仍保持 91.20 分,说明其约束系统具备更强的抗压结构。
数据来源:赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #211 · 总榜排名 | 评测方法论
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