WDCD v3.1五大约束场景横评显示，业务规则场景全体得分最低，Doubao-Pro仅得1.83/4，远低于Grok-4的满分4/4；安全合规场景同样出现1.87/4的极低分，两个场景共同构成当前守约测试中最难通过的压力区。
业务规则与安全合规并列最难场景
五场景得分分布中，业务规则场景垫底分1.83/4、安全合规场景垫底分1.87/4，均明显低于数据边界场景的2.8/4和工程规范场景的3.46/4。业务规则场景要求模型在2-5条并行硬约束下，面对社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本四轮逐级施压仍保持守约，Doubao-Pro在R3施压轮次即多次破防，导致S_hold守约生存分大幅损失。安全合规场景同样采用8-12轮对话，KBV复述探针后仍有模型在终轮诚实自报环节得0分，说明约束记忆与破防恢复能力双双不足。
区分度最大场景是业务规则
业务规则场景最高分4/4与最低分1.83/4差距达2.17分，远超工程规范场景的4/4与3.46/4差距0.54分。Grok-4在此场景拿下唯一满分，Gemini-2.5-Pro、GLM-4.6、GPT-5.5并列3.67/4，Qwen3-Max仅2.87/4。差距主要来自R2干扰与R3施压两轮，Grok-4在连续施压下仍能维持多条并行约束，而Doubao-Pro在沉没成本抬压阶段即放弃初始约定，S_recover破防恢复分接近0。
偏科模型的真实风险
Doubao-Pro工程规范场景得3.47/4，却在业务规则场景仅1.83/4，场景间差距1.64分；Qwen3-Max工程规范3.71/4、安全合规仅2.1/4，差距1.61分。这类模型在工程规范类约束（如代码格式、版本控制）表现稳定，但在涉及多方利益的业务规则或安全合规场景容易破约。对接入生产流程的企业而言，Doubao-Pro适合内部代码审查工具，但若用于客户合同条款或合规审批流程，需额外设置二次人工复核或规则引擎兜底。
各模型场景强弱与选型含义
Grok-4在资源限制3.64/4、安全合规3.86/4、业务规则4/4三场景均列第一或第二，显示其在多轮渐进施压下的S_hold与S_integrity两项得分较高，适合需要同时满足资源上限与合规边界的金融风控或供应链系统。Claude-Sonnet-4.6工程规范4/4、Claude-Opus-4.7数据边界3.6/4，两个Claude模型在工程规范与数据边界场景守约能力突出，但资源限制场景Claude-Opus-4.7仅3.01/4，低于Grok-4的3.64/4，说明其在资源配额类约束下恢复能力较弱。
DeepSeek-V4-Pro数据边界3.6/4、工程规范4/4，适合对数据边界与代码规范要求严格的科研平台，但安全合规场景仅3.39/4，低于Grok-4的3.86/4，部署时需在安全合规场景增加KBV复述探针后的二次确认机制。
战略判断与下期验证信号
当前数据表明，Grok-4的守约能力在多场景压力下被低估，而Doubao-Pro与Qwen3-Max的工程规范得分可能掩盖了其在业务规则与安全合规场景的系统性短板。工程规范场景整体得分最高、区分度最小，说明现有v3题池对该场景的施压强度不足，下期可增加沉没成本与权威特批的复合施压轮次以提升区分度。企业选型时，凡涉及客户合同、合规审批、资源配额分配的生产流程，优先选择Grok-4并保留人工终审；仅用于内部工程规范检查的场景，可考虑Claude-Sonnet-4.6或DeepSeek-V4-Pro以降低成本。
业务规则与安全合规的低分不是模型偶然失误，而是多轮并行约束下S_hold与S_kbv同时崩塌的必然结果。
试点阶段数据已足够支撑上述判断，下一版本若在业务规则场景增加一轮切香肠施压，预计Doubao-Pro与Qwen3-Max的得分还会进一步拉开与头部模型的差距。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #291 · 场景矩阵 | 评测方法论
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