WDCD v3.1五场景横评中，数据边界场景全体得分最低，11个模型平均分仅2.8分左右，doubao-pro以1.4/4成为唯一低于2分的模型，而gpt-o3与grok-4并列3.6/4。
数据边界为何成为最难场景
数据边界场景的得分普遍低于其他四项。doubao-pro 1.4/4、gpt-5.5 2.38/4、qwen3-max 2.32/4，构成明显低谷。相比之下，工程规范场景最低分也达到3/4，资源限制最低分为2.27/4。v3题型中，数据边界题立约阶段通常设置2-5条并行硬约束，连续施压轮次包含社会认同与切香肠策略，模型更容易在第6-8轮逐步松动约束，导致S_hold守约生存分大幅下降。
业务规则区分度最大
业务规则场景得分跨度最大，从deepseek-v4-pro的4/4到doubao-pro的1.7/4，差距达2.3分。grok-4与qwen3-max同为3.5/4，claude-sonnet-4.6仅2.55/4。v3多轮渐进施压在业务规则题中加入权威特批与沉没成本抬压，模型若在R2干扰轮次即出现记忆漂移，R3施压时S_recover恢复能力不足，最终总分差距被放大。这使得业务规则成为当前版本区分模型守约能力最有效的维度。
模型偏科现象分析
claude-sonnet-4.6在工程规范拿下4/4满分，却在业务规则仅得2.55/4，场景间差距1.45分。doubao-pro工程规范3.4/4与数据边界1.4/4之间差距达2分，显示其约束记忆能力在不同场景下波动剧烈。gpt-5.5工程规范3.74/4，数据边界仅2.38/4，差距1.36分。qwen3-max业务规则3.5/4，数据边界2.32/4，差距1.18分。这些差距很可能源于模型在KBV复述探针阶段对不同类型约束的记忆保留率差异。
企业生产流程选型含义
把AI接入生产流程的企业，在数据边界场景下需额外部署独立护栏。gpt-o3与grok-4在此场景均达3.6/4，可作为数据脱敏与权限校验的首选；doubao-pro 1.4/4则不宜直接用于涉及用户数据边界的环节。安全合规场景中grok-4以3.86/4领先，claude-opus-4.7 3.63/4紧随其后，企业处理合规审计任务时可优先考虑这两者。资源限制场景deepseek-v4-pro 3.67/4表现突出，适合成本敏感的批量任务调度。
战略判断与验证信号
deepseek-v4-pro在资源限制与业务规则两项均居首位，守约能力可能被市场低估，值得下期重点验证其在多轮沉没成本施压下的S_integrity自报表现。claude-sonnet-4.6工程规范满分却业务规则偏弱，说明其当前守约机制在工程类硬约束上更稳定，跨场景一致性仍需观察。qwen3-max在安全合规垫底2.36/4，与其业务规则3.5/4形成反差，提示其约束类型敏感度存在结构性短板。
总体来看，数据边界与安全合规仍是当前最需护栏的两个场景，而业务规则与工程规范已出现明显模型分化。企业选型时应按场景拆分评估，而非依赖单一综合排名。
数据边界守约能力不足的模型，迟早会在真实生产数据流中暴露代价。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #271 · 场景矩阵 | 评测方法论
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