WDCD v3.1五大约束场景横评中，数据边界场景全体得分最低，豆包-pro仅1.55/4而克劳德-sonnet-4.6、gemini-3.1-pro、glm-4.6均拿下4/4，差距直接拉开至2.45分。
数据边界为何成为全体最难场景
数据边界场景中，15个模型得分分布最分散，前三名全部满分，后三名跌至2.2分以下。doubao-pro 1.55/4、gpt-6.1-sol 2.05/4、deepseek-v4-pro 2.2/4，说明该场景对并行硬约束的持续记忆要求最高。v3题设计中立约阶段即注入多条数据边界规则，连续施压轮次包括社会认同与切香肠策略，KBV复述探针直接检验模型是否仍能准确复述原始约束。得分最低的模型很可能在第4-6轮已出现约束漂移。
工程规范与资源限制区分度最高
工程规范场景冠军gpt-6-sol拿下4/4，垫底claude-opus-4.7仅2.3/4，极差1.7分。资源限制场景豆包-pro独占4/4，gpt-6-astra垫底2.4/4。两场景得分方差明显大于安全合规（最高4/4，最低2.65/4）。这表明工程规范与资源限制的施压路径更易暴露模型在沉没成本与权威特批下的破防倾向，而安全合规因已有较多预训练对齐，整体得分中位数更高。
偏科模型的真实风险画像
doubao-pro在资源限制拿下满分4/4，却在数据边界仅1.55/4，场景间差距2.45分，暴露其约束记忆能力严重依赖场景类型。claude-opus-4.7安全合规4/4，却在工程规范仅2.3/4，差距1.7分，说明其在业务规则与工程规范的连续施压下恢复能力较弱。gpt-6-astra安全合规满分，却在资源限制仅2.4/4，差距1.6分。企业若同时涉及数据边界与资源限制两类约束，单一模型偏科将直接导致生产流程中断。
对生产流程接入的选型含义
把AI接入数据管道的企业，应优先选择数据边界得分4/4的claude-sonnet-4.6或gemini-3.1-pro，并在接入层增加二次KBV校验。资源限制场景可考虑doubao-pro，但必须在数据边界场景并行部署另一模型形成互补。工程规范场景下，gpt-6-sol表现稳定，可作为代码审查与流程编排的首选，但需注意其在数据边界仅2.6/4的短板。安全合规场景多数模型均能达到3.5分以上，可作为相对低风险入口。
战略判断与下期验证信号
claude系列在数据边界与安全合规的强表现可能源于其对多条并行硬约束的记忆机制更稳健，而在工程规范的低分或许反映其对“逐步抬压”类施压的恢复路径较弱。doubao-pro资源限制满分却数据边界垫底的极端反差，值得下期v3.1题池增加更多混合场景题以验证是否为系统性缺陷。gpt-6-sol在工程规范的4/4与数据边界的2.6/4对比，提示其可能更适合内部工具链而非面向用户的数据处理流程。
数据边界场景的低分并非偶然，而是v3题中立约后连续施压最易击穿的约束类型。
企业选型时，单一模型覆盖五大场景的期望已不现实。建议按场景拆分部署，并在数据边界与工程规范两个高区分度场景设置人工复核节点。下一期WDCD若继续保持worst-of-3采样，偏科模型的真实风险将进一步被放大。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #400 · 场景矩阵 | 评测方法论
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