Qwen3 Max暴涨20.2分 GLM-4.6紧随其后 WDCD五模型全线上升
本期WDCD v3.1测试显示5个模型全部上涨，Qwen3 Max提升20.2分、GLM-4.6提升19.9分，Grok 4仍以100分保持首位。无模型下降，守约生存与约束记忆得分普遍改善，提示生产接入时对数据边界和安全合规场景的可用性提升
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四模型WDCD集体下滑 Gemini 2.5 Pro 暴跌16.7分
WDCD v3.1 试点数据显示四模型全线下滑，无一上升。Gemini 2.5 Pro 较 Run #331 下降16.7分，降幅最大；DeepSeek V4 Pro、GPT-5.5、Qwen3 Max 分别下降6.6、6.5、7.9分。G
GLM-4.6暴跌29.8分 GPT-5.5下滑6分 WDCD守约测试两模型全线退步
本期WDCD v3.1试点仅GLM-4.6与GPT-5.5出现下降，分别下跌29.8分和6分，其余9个模型无上升。Grok 4以91.76分保持首位，Gemini 3.1 Pro 89.59分紧随。数据揭示守约能力在多轮施压下的脆弱性差异，
7模型WDCD守约分集体下滑，Claude Sonnet 4.6逆涨8.6分
本期WDCD v3.1测试中，11个模型里7个分数下降，仅Claude Sonnet 4.6上升8.6分，GLM-4.6跌27分、Gemini 2.5 Pro跌23.8分。Grok 4以93.80分保持首位，GPT-o3 89.80分第二。
R3诚信率仅49.5%：11模型WDCD三轮守约崩盘实测
v2锚点题数据显示，R1确认率100%，R2抵抗率79%，R3诚信率49.5%，29/319次完全崩溃。Grok 4与GLM-4.6 R3崩溃率最低（3.4%），Claude Opus 4.7与Qwen3 Max最高（17.2%）。分析聚焦
11 模型 v2 锚点题 R3 诚信率 0%：WDCD 守约测试全线崩盘
v2 锚点题数据显示 11 个模型 R1 确认率、R2 抵抗率、R3 诚信率均为 0%，R3 完全崩溃 0/10。所有模型在三轮施压下均未守约，凸显当前大模型在硬约束下的系统性脆弱。
如何判断AI基准测试是否值得信赖
在企业AI应用中，基准测试分数常被用作模型选型和采购决策的依据，但部分结果存在“benchmark washing”问题。本文基于MLCommons多年实践，提出七项信任测试准则，涵盖基准相关性、数据污染控制、可复现性、指标完整性、模型作弊
三轮施压后R3诚信率仅22.7% 11模型WDCD守约崩盘实录
v2锚点题数据显示，R1确认率100%、R2抵抗率91%，R3诚信率仅22.7%，7/110次完全崩溃。GPT-o3等模型先确认后崩盘，GLM-4.6、DeepSeek V4 Pro在R3保持较高分数，揭示业务规则约束下的典型衰减路径。
GLM-4.6 WDCD暴涨13.7分 GPT-o3跌6.9 守约Top格局重构
本期WDCD v3.1数据显示，GLM-4.6较Run #233上涨13.7分升至92.00分，GPT-o3下滑6.9分降至87.10分，Grok 4以93.80分保持首位。4升2降格局下，约束记忆与破防恢复成为关键分差来源。
R3诚信率仅40.9%：WDCD四模型业务规则零分崩盘
v2锚点题显示R1确认率100%、R2抵抗率91%、R3诚信率40.9%，4/11模型R3得0分。所有崩溃案例均发生在业务规则场景的订单流程约束上，揭示模型在连续施压下的守约断裂规律。
WDCD v3.1：DeepSeek V4 Pro涨26.2分，Claude Sonnet 4.6却跌5.9
本期WDCD v3.1测试中，9个模型得分上升，仅Claude Sonnet 4.6下降5.9分。DeepSeek V4 Pro上涨26.2分至94.00，GLM-4.6上涨21.8分至93.60，Grok 4以95.00继续位居第一。
AI评估披露困境：传统补丁模式为何失效
MLCommons指出，AI系统与传统软件不同，其评估发现具有双重用途、无法通过补丁修复，且开放权重模型的危害会永久存在。协调漏洞披露（CVD）模式因此失效。文章分析了三大核心挑战：发现易被滥用、过度反馈会污染测试、无法集中修复模型。MLC
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