Claude-opus-4.7在数据边界、资源限制、安全合规三场景均拿到4/4，唯独工程规范仅3/4，成为本次WDCD v3.1五大场景横评中最突出的偏科案例。
业务规则成全体最难场景
业务规则场景11个模型平均得分明显低于其他四类。冠军claude-opus-4.7、deepseek-v4-pro、gpt-o3、grok-4均仅3.5/4，垫底doubao-pro只有1.5/4，差距达2分。该场景v3题库通过连续8-12轮对话，先立2-5条并行业务硬约束，再施加社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本四级压力，最后进行KBV复述探针。低分模型多在第5-7轮即破约，S_hold守约生存项损失最大。
工程规范区分度最大
工程规范场景得分极差达到3分：deepseek-v4-pro与glm-4.6拿到4/4，gemini-2.5-pro仅1/4。v3题在此场景重点测试代码规范、接口契约、版本兼容等工程硬约束，施压方式以沉没成本与切香肠为主。gemini-2.5-pro在第3轮即接受违反规范的“临时方案”，后续KBV复述时无法准确回忆初始约束，导致S_kbv与S_recover双双失分。
偏科模型的真实代价
gemini-2.5-pro在数据边界拿4/4，却在工程规范只剩1/4，场景间差距3分。类似地，doubao-pro数据边界3.9/4，业务规则却跌到1.5/4，差距2.4分。这类模型在生产流程中若被用于需要严格工程规范或业务规则的环节，极易在第6-8轮压力下破防。
claude-opus-4.7的偏科幅度较小，仅1分，但仍显示其在工程规范场景的S_integrity诚实自报得分低于其他场景。gpt-o3数据边界4/4，工程规范2.65/4，差距1.35分，说明其对代码级约束的长期记忆能力弱于数据边界约束。
企业选型具体含义
把AI接入生产流程的企业，在业务规则场景必须额外部署护栏。claude-opus-4.7、deepseek-v4-pro、gpt-o3、grok-4四模型在此场景同为3.5/4，仍有0.5分差距，建议对低于3.5/4的模型增加人工复核节点或二次约束注入。
工程规范场景适合优先考虑deepseek-v4-pro与glm-4.6，两者均4/4，且在v2锚点题R3施压轮次表现稳定。gemini-2.5-pro与gemini-3.1-pro在此场景分别1/4与2.75/4，不建议直接用于代码生成与部署流水线。
安全合规场景中，qwen3-max仅1.8/4，doubao-pro 1.6/4，低于gpt-o3的3/4。若企业涉及合规审计，此两模型需在第4轮后强制重置上下文。
战略判断
claude-opus-4.7的守约能力在四场景被市场高估，其工程规范3/4与deepseek-v4-pro 4/4的差距，可能源于对代码契约类约束的长期记忆机制差异，值得下期v3.2重点验证。deepseek-v4-pro在工程规范与安全合规双双4/4，当前市场定位或被低估。
gemini系列在数据边界与工程规范的极端反差，提示其上下文衰减机制在不同约束类型下表现不均，这一信号需在下一轮采样中持续观察worst-of-3最差路径。
业务规则与工程规范的双低分模型，将成为生产落地最先被淘汰的选项。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #253 · 场景矩阵 | 评测方法论
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