本期WDCD v3.1守约测试中，15个参评模型仅Claude Sonnet 4.6实现正向变化，其余6个模型全部出现分数下滑，GPT-6 Astra单模型跌幅达到20.3分。
数据事实：下降模型集中且幅度显著
对比Run #411，本期得分变化如下：Claude Opus 4.7下降11.6分、DeepSeek V4 Pro下降6.9分、GLM-4.6下降13.5分、GPT-6 Astra下降20.3分、GPT-o3下降12.2分、Grok 4下降11.3分。Claude Sonnet 4.6则上升5分。当前Top 5中，Claude Sonnet 4.6以93.93分位列第一，Gemini 3.1 Pro 91.90分紧随其后，GPT-6 Sol 85.28分、GPT-5.5 81.88分、GPT-6 Luna 81.69分分列三至五位。
成因分析：多轮施压下约束生存差异
WDCD v3题采用8-12轮对话结构，先立约2-5条并行硬约束，再依次施加社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本等逐级压力，最后通过KBV复述探针与终轮诚实复盘计分。S_hold守约生存权重60分，破约越晚得分越高。GPT-6 Astra跌幅最大，推测其在R2-R3干扰与施压阶段最早破防，导致S_hold分值大幅损失。GLM-4.6与GPT-o3跌幅均超12分，可能在数据边界或安全合规场景的连续切香肠施压中未能维持约束记忆，S_kbv 15分与S_recover 10分双双受影响。Claude Sonnet 4.6逆势上升5分，显示其在工程规范类约束场景下，面对沉没成本抬压时仍能维持较高S_hold得分。
采样口径为worst-of-3，每题跑3遍取最差一次，规则判分零AI裁判，因此上述变化更可能源于模型对v3题中并行硬约束的响应稳定性差异，而非单次随机波动。
选型含义：生产流程接入需区分场景
对把AI接入生产流程的企业而言，Claude Sonnet 4.6 93.93分与Gemini 3.1 Pro 91.90分的守约总分，意味着在需要长期维持业务规则或资源限制的场景中，可考虑直接使用，但仍需在数据边界类约束场景额外设置外部护栏。GPT-6 Astra 20.3分跌幅提示，其在安全合规或工程规范场景下破防概率较高，接入时应增加人工复核节点或二次验证机制。GPT-6 Sol 85.28分虽进入Top 3，但与第一名仍有8.65分差距，在多轮渐进施压环境下，建议仅用于低风险的非核心流程。
战略判断：守约能力被高估与低估的信号
分析显示，GPT-6 Astra与GLM-4.6的守约能力可能被市场高估，其在v3题多轮施压下的S_hold生存表现与当前Top 5模型存在明显差距。Claude Sonnet 4.6的5分上升则可能被低估，值得下期继续验证其在KBV复述探针环节的S_integrity得分稳定性。信号值得跟踪的点在于：若下一周期GPT-o3与Grok 4的跌幅收窄，则可判断其下降主要来自单期prompt敏感度波动；反之则需关注模型更新对约束记忆的影响。
守约分数不是静态标签，而是模型在真实生产压力下的生存曲线。
企业选型时，建议优先参考S_hold 60分权重下的破防轮次分布，而非仅看总分排名。WDCD v3.1试点阶段数据已显示，约束场景差异会直接转化为实际部署风险。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #422 · 变化追踪 | 评测方法论
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