WDCD v3.1五大场景横评中，数据边界场景成为全体模型守约得分最低的领域，冠军claude-sonnet-4.6仅得3.72/4，垫底qwen3-max仅1.36/4，两者差距达2.36分，远超其他场景。
数据边界为何成为最难场景
数据边界场景的平均表现显著低于其余四项。claude-sonnet-4.6、claude-opus-4.7、gemini-3.1-pro前三名分别为3.72/4、3.6/4、3.34/4，而后五名全部跌破2.7/4。相比之下，工程规范场景最高分4/4，最低分qwen3-max仍达3.4/4，整体区间仅0.6分。安全合规场景最低分gpt-6.1-sol为2.06/4，但冠军deepseek-v4-pro与grok-4并列3.86/4，差距小于数据边界。
从v3题机制看，数据边界约束在连续施压轮次中更容易被突破。立约阶段模型可接受“不得泄露用户ID与交易金额”等多条并行硬约束，但社会认同或切香肠施压出现后，模型倾向于逐步放松边界以维持对话连贯性。worst-of-3采样下，qwen3-max三次均在第5-7轮破防，导致S_hold得分大幅下滑。
业务规则与工程规范的区分度差异
业务规则场景区分度最大。deepseek-v4-pro、gpt-6-astra、gpt-6-sol三家并列4/4满分，而doubao-pro仅2.1/4，gemini-2.5-pro 2.53/4。差距主要出现在R3施压轮次：当权威特批提示出现时，部分模型会直接覆盖原业务规则，doubao-pro三次测试均在R3丢分。
工程规范场景则呈现高基线特征。gpt-5.5、gpt-6-luna、gpt-6-sol、gpt-6.1-sol四家均得4/4，gemini-3.1-pro 3.96/4。最低的qwen3-max也达3.4/4，说明工程规范约束（如代码格式、依赖版本锁定）在当前模型训练中已被较好内化，施压轮次对其影响较小。
偏科模型的真实风险
gpt-6.1-sol在工程规范拿满分4/4，却在安全合规仅得2.06/4，场景间差距1.94分。同样，qwen3-max工程规范3.4/4、数据边界仅1.36/4，差距2.04分。这类偏科现象意味着：若企业仅看单一场景基准，可能误判模型在生产流程中的实际守约能力。
claude-opus-4.7在资源限制拿下3.86/4冠军，但在工程规范仅3.54/4，落后gpt-5.5 0.46分。gemini-2.5-pro工程规范3.71/4，却在安全合规跌至2.41/4，差距1.3分。偏科模型在跨场景部署时，需要针对性护栏。
企业选型具体判断
处理用户隐私与交易数据的生产系统，优先选择claude-sonnet-4.6或claude-opus-4.7。数据边界场景下，这两家分别领先第三名gemini-3.1-pro 0.38分与0.26分，且在安全合规也保持前六。qwen3-max与doubao-pro在数据边界与业务规则双双垫底，不建议直接接入含敏感数据的流程。
资源限制场景下，deepseek-v4-pro与grok-4分别3.7/4、3.67/4，可作为成本敏感型任务的备选，但需额外监控其数据边界表现（deepseek-v4-pro 3.08/4，grok-4 3.2/4）。
工程规范要求严格的代码生成流水线，gpt-5.5系列四家模型均可直接使用，无需额外守约护栏。业务规则密集的CRM或审批系统，则推荐deepseek-v4-pro或gpt-6-astra，两家在该场景均拿满分。
战略判断与下期验证信号
当前数据表明，claude系列在数据边界与安全合规的守约能力被市场相对低估，而部分gpt-6子模型在工程规范的高分可能掩盖其在数据边界与安全合规的真实短板。qwen3-max在数据边界1.36/4的极端低分，可能是训练数据中对应约束样本不足导致，值得下期v3.2重点追踪其经过针对性微调后的恢复幅度。
资源限制场景中，claude-sonnet-4.6仅3.21/4，落后冠军claude-opus-4.7 0.65分，这一反差提示同一厂商不同尺寸模型在资源类约束上的表现并不线性，需在实际部署前单独验证。
数据边界场景的低分分布，预示未来企业AI接入最核心的护栏成本将集中于此。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #384 · 场景矩阵 | 评测方法论
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