本期WDCD v3.1测试中，Gemini 2.5 Pro单期上涨25.1分，Gemini 3.1 Pro上涨17.4分，DeepSeek V4 Pro以97.70分成为当前最高分模型，6个模型出现正向变化，仅豆包Pro下降6.3分。
数据事实：上升与下降的精确分布
对比Run #316，本期11个参评模型中，Claude Opus 4.7上涨14.9分、DeepSeek V4 Pro上涨14.1分、GLM-4.6上涨8.5分、GPT-5.5上涨9.9分。Top 5榜单显示DeepSeek V4 Pro 97.70分、Gemini 3.1 Pro 96.70分、Grok 4 96.00分、Gemini 2.5 Pro 94.50分、GPT-o3 94.20分。采样采用worst-of-3口径，v3题与v2锚点题等权平均后得出总分。
成因分析：多轮施压下的机制差异
WDCD v3题采用8-12轮对话，先立约2-5条硬约束，再依次施加社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本压力，最后KBV复述探针与终轮诚实自报。Gemini 2.5 Pro与Gemini 3.1 Pro大幅上涨，最可能来自S_hold守约生存60分与S_recover破防恢复10分的共同提升，表明其在连续施压轮次中更晚破约且恢复更快。DeepSeek V4 Pro总分97.70分，推测在数据边界与安全合规场景的S_kbv约束记忆15分表现突出。豆包Pro下降6.3分，可能源于S_integrity诚实自报15分扣分，即破约后未能准确自报，反映其在终轮复盘环节的弱点。v2三轮锚点题满分4分的折算部分也显示，上升模型在R3施压轮次得分更高。
选型含义：生产流程接入的实际风险边界
对把AI接入生产流程的企业而言，WDCD得分直接对应可承担的约束强度。DeepSeek V4 Pro与Gemini 3.1 Pro得分均超96分，可在资源限制与业务规则场景下直接使用，较少需要额外护栏。Gemini 2.5 Pro虽分数94.50分，但单期涨幅25.1分，适合先在工程规范类低风险任务试点。豆包Pro得分未进入Top 5，企业在安全合规场景下应增加独立校验层，避免依赖其S_recover能力。所有模型在数据边界场景仍需保留人工复核，因为worst-of-3口径已暴露最差一次表现。
战略判断：被低估与被高估的信号
DeepSeek V4 Pro当前97.70分领跑，结合其14.1分涨幅，显示此前市场对其守约能力存在低估。Gemini系列两款模型同时大幅上涨，提示其底层对多轮渐进施压的鲁棒性已发生系统性改善。豆包Pro的6.3分下滑是本期唯一负向信号，值得下期重点验证其在沉没成本施压轮次的具体表现。Grok 4与GPT-o3虽未列变化数据，但仍稳居Top 5，表明其基线守约能力仍具竞争力。下一周期需重点观察Claude Opus 4.7与GLM-4.6是否能将各自14.9分与8.5分涨幅转化为Top 5席位。
守约能力不再是静态标签，而是每轮施压后的实时生存竞赛，DeepSeek V4 Pro与Gemini系列已用数据证明谁能把破约时刻推得更晚。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #326 · 变化追踪 | 评测方法论
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