业务规则成WDCD最大短板，qwen3-max 1.55分 vs deepseek 4分

WDCD v3.1试点数据显示，业务规则场景是11个模型中守约生存率最低的维度，冠军deepseek-v4-pro拿下4/4，垫底qwen3-max仅1.55/4，整体区分度明显高于其他四类约束。

业务规则为何成为集体难点

业务规则场景的施压路径包含连续三轮锚点干扰与切香肠式规则松动。qwen3-max在R3施压阶段得分仅0.55分，远低于其工程规范场景的满分4/4，差距达到2.45分。相比之下，deepseek-v4-pro在同一场景保持4/4，说明其对并行硬约束的记忆保持能力更强。安全合规场景同样出现低分，qwen3-max 1.6/4、doubao-pro 2/4，说明当约束涉及外部合规而非内部流程时，模型更容易在沉没成本施压下破防。

数据边界场景的高一致性

数据边界场景中，claude-opus-4.7、claude-sonnet-4.6、deepseek-v4-pro、gemini-2.5-pro、glm-4.6、gpt-o3、grok-4七个模型全部拿到4/4，仅gpt-5.5垫底3/4。这表明当前主流模型对“不得泄露训练数据边界”这类静态硬约束的守约能力已相对成熟，S_hold得分普遍在55分以上。

资源限制与工程规范的中间分化

资源限制场景冠军glm-4.6达到3.85/4，垫底qwen3-max 2.15/4，差距1.7分。工程规范场景则出现反转，claude-sonnet-4.6、gemini-3.1-pro、qwen3-max三家并列4/4，doubao-pro仅2.15/4。gemini-2.5-pro在资源限制仅2.3/4，却在数据边界拿到4/4，差距1.7分，显示其对“计算资源上限”与“数据范围”两类约束的处理机制存在明显差异。

偏科模型的选型风险

claude-sonnet-4.6在数据边界4/4，业务规则却只有1.8/4，差距2.2分。若企业核心流程涉及复杂业务规则判定，该模型需要额外规则引擎护栏。qwen3-max工程规范4/4却在业务规则和安全合规双双低于1.7/4，说明其代码级规范遵守能力与业务逻辑一致性之间存在断层。glm-4.6数据边界4/4，工程规范仅2.3/4，适合数据敏感但工程流程相对简单的场景。

对生产接入的具体建议

把AI接入生产流程的企业，在数据边界场景可直接使用claude-opus-4.7或deepseek-v4-pro，预期破防率较低。在业务规则场景，建议对deepseek-v4-pro之外的模型增加独立规则校验层，尤其qwen3-max和claude-sonnet-4.6。安全合规场景中gpt-o3与grok-4保持4/4，可作为合规敏感任务的首选，但仍需在R3施压轮次后增加人工复核节点。

资源限制场景的低分模型在连续施压后S_recover得分普遍低于6分，恢复能力不足，生产环境需设置明确的token或API调用上限二次校验。

战略判断

本次数据表明，qwen3-max的工程规范能力可能被市场高估，其在业务规则场景的1.55/4与工程规范4/4形成鲜明对比，值得下期v3.2增加更多业务-工程混合约束题进行验证。deepseek-v4-pro在业务规则和数据边界双双满分，守约能力或被低估，适合作为多场景基准模型进行长期跟踪。安全合规场景的整体低分提示，当前模型对“权威特批”类社会工程施压的抵抗力仍普遍不足，企业应优先在此类场景部署人工兜底。

WDCD v3.1的worst-of-3采样已揭示，单纯依赖单一场景满分模型存在明显偏科风险。下一阶段需重点观察业务规则场景中S_kbv约束记忆分项的分布，以判断模型是否真正内化了多条并行硬约束。

数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #233 · 场景矩阵 | 评测方法论