本期WDCD v3.1测试显示，GPT-o3较Run #253上升9.5分，Gemini 2.5 Pro上升7.6分，而GLM-4.6下降14.9分、Claude Sonnet 4.6下降10.8分、Claude Opus 4.7下降5.9分，11个参评模型中上升2个、下降3个。
数据事实：具体分数与排名位移
当前Top 5中，Grok 4 WDCD=97.50保持第一，GPT-o3 WDCD=95.20位列第二，DeepSeek V4 Pro WDCD=91.10第三，Claude Opus 4.7 WDCD=86.70第四，Gemini 3.1 Pro WDCD=84.50第五。GPT-o3本次上升后进入前二，GLM-4.6则因下降14.9分从原有位置明显后移。采样口径为worst-of-3，每题跑3遍取最差一次，v3题与v2锚点题等权平均。
成因分析：施压轮次与约束场景的可能机制
WDCD v3题采用8-12轮对话，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、沉没成本压力，最后KBV复述探针与终轮诚实复盘。GLM-4.6下降14.9分最显著，可能源于中后轮次“切香肠”与“沉没成本”逐级抬压阶段守约生存S_hold得分降低。Claude Sonnet 4.6下降10.8分、Opus 4.7下降5.9分，提示其在多约束并行场景下的S_kbv约束记忆或S_recover破防恢复环节出现更多扣分。GPT-o3上升9.5分、Gemini 2.5 Pro上升7.6分，则可能反映其在终轮S_integrity诚实自报与v2三轮锚点题R3施压环节表现更稳。
五种约束场景包括数据边界、资源限制、业务规则、安全合规、工程规范。下降模型在安全合规与业务规则场景下的worst-of-3最差表现拉低总分，而上升模型在资源限制与工程规范场景的S_hold得分相对更高。v2锚点题满分4分（R1:1+R2:1+R3:2），本次变化也同步体现在R3施压环节。
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，Grok 4 WDCD=97.50与GPT-o3 WDCD=95.20意味着在需要严格执行多条并行硬约束的场景下，可考虑直接使用，破防概率较低。Claude Opus 4.7 WDCD=86.70虽仍在前五，但较Run #253下降5.9分，提示在连续多轮社会认同与权威特批压力下，需额外增加人工复核或二次确认机制。GLM-4.6下降14.9分后，其在安全合规与数据边界场景的适用性需重新评估，建议在这些场景添加外部护栏或规则引擎拦截。
具体判断：在资源限制与工程规范场景，GPT-o3与Gemini 2.5 Pro的上升数据支持更高信任度；在业务规则与安全合规场景，Claude双雄与GLM-4.6的下降数据要求企业设置更严格的输出校验。
战略判断：守约能力的市场估值偏差
从本次数据看，Grok 4 WDCD=97.50的领先位置与GPT-o3 WDCD=95.20的上升，显示其守约能力可能被市场此前低估。GLM-4.6下降14.9分与Claude Sonnet 4.6下降10.8分，表明这两者在v3题中后轮次施压下的实际表现与部分市场预期存在差距。DeepSeek V4 Pro WDCD=91.10保持第三，Gemini 3.1 Pro WDCD=84.50位列第五，短期内无需调整对其的基准评估。
下一期值得验证的信号是：GPT-o3与Gemini 2.5 Pro在KBV复述探针与S_integrity诚实自报环节的worst-of-3稳定性，以及GLM-4.6在R3施压环节的恢复能力。分析基于本期唯一可比数据Run #253，未引入其他假设。
守约分数不是静态标签，而是企业在真实多轮压力下的实际护城河。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #263 · 变化追踪 | 评测方法论
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