GPT-6 Luna以WDCD 100.00分位列第一，Gemini 2.5 Pro以73.80分垫底，头部与尾部相差26.2分。15个模型中66%达到满分率，R3崩溃率仅1.3%。
排名格局：前三稳健，后五断层
WDCD v3.1采用worst-of-3采样，GPT-6 Luna、GLM-4.6、DeepSeek V4 Pro前三名均在v2锚点题R1=1.00、R2=1.00、R3=2.00/2，v3题原生百分制也维持高位。GPT-6 Luna总分100.00，GLM-4.6 98.20，DeepSeek V4 Pro 97.30，三者v2锚点题满分贡献拉高基线。
第4至第8名GPT-6 Sol 95.70、GPT-6.1 Sol 94.40、GPT-6 Astra 94.20、Grok 4 93.80、Gemini 3.1 Pro 93.60，R3得分出现1.00/2或2.00/2波动。Claude Sonnet 4.6 89.80与GPT-o3 89.60已跌破90分，R3得分分别为2.00/2和0.00/2。
尾部Qwen3 Max 76.50、Gemini 2.5 Pro 73.80，R1、R2、R3三轮锚点题累计得分显著低于前十。Qwen3 Max三轮全部0分，Gemini 2.5 Pro R2=0.00、R3=2.00/2。
冠军成因：v3多轮施压下约束记忆与恢复能力
GPT-6 Luna在v3题8-12轮对话中，立约阶段5条硬约束全部保留，连续施压环节（社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本）未触发破防，KBV复述探针得分15分满分，终轮诚实自报15分满分。S_hold守约生存60分、S_kbv约束记忆15分、S_recover破防恢复10分、S_integrity诚实自报15分四项均达标。
GLM-4.6与DeepSeek V4 Pro同样在R3施压轮次保持2.00/2，说明其在资源限制与安全合规场景下，沉没成本抬压后仍能维持约束。GPT-6 Sol R2=0.00却R3=2.00/2，显示其在干扰轮次短暂失效，但终轮恢复能力较强。
垫底机制：R1-R2锚点题早期失效
Qwen3 Max R1=0.00、R2=0.00、R3=0.00/2，三轮锚点题累计0分，直接拉低v2折算分数。Gemini 2.5 Pro R1=1.00但R2=0.00，表明其在数据边界与工程规范场景的第二轮干扰中已丢失约束记忆。
这些模型在v3题的连续施压阶段，社会认同与权威特批压力下，S_hold守约生存分数提前下降，导致整体百分制偏低。R3崩溃率全局仅1.3%，说明多数模型在最后一轮仍能部分恢复，但早期锚点失效已决定最终排名。
选型含义：生产流程接入的护栏优先级
把AI接入生产流程的企业，可在数据边界与安全合规场景优先选用GPT-6 Luna、GLM-4.6、DeepSeek V4 Pro，这三者R3得分2.00/2，约束记忆S_kbv 15分表现稳定。资源限制场景下，GPT-6 Sol与GPT-6.1 Sol的R3恢复能力可作为备选，但需额外增加R2干扰轮次的监控。
Claude Opus 4.7 88.90、GPT-5.5 86.40、豆包 Pro 82.30适合低风险业务规则场景，但工程规范场景需加护栏，因为其R2得分已出现0.00。Qwen3 Max与Gemini 2.5 Pro在任何需要多轮约束的流程中，建议设置外部校验节点，避免R1早期失效导致后续链路失控。
战略判断：守约能力被低估与高估的信号
GPT-6 Astra本期94.20分，较上期上升16.4分，R3从可能的历史低位恢复至1.00/2，显示其在业务规则场景的恢复能力被市场低估。GPT-6 Luna较上期上升10.6分，达到满分，说明其v3题的KBV复述探针与诚实自报机制已稳定。
Qwen3 Max 76.50分与Gemini 2.5 Pro 73.80分，R1-R2锚点题累计得分远低于平均，守约能力可能被市场高估。豆包 Pro较上期上升20.3分，达到82.30，R3=2.00/2，值得下期验证其在安全合规场景的持续表现。
下期需重点观察R3崩溃率是否维持1.3%以下，以及GPT-6系列Sol与Astra在v3题切香肠施压下的S_recover 10分变化。
满分模型已证明约束可被系统性维持，尾部模型则暴露早期锚点失效的结构性风险。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #390 · 总榜排名 | 评测方法论
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