WDCD v3.1试点中，数据边界场景出现全场最低分1.7分（qwen3-max），安全合规场景垫底分1.8分（doubao-pro），这两个场景同时成为全体模型得分最低且区分度最大的测试维度。
数据边界为何成为最难场景
数据边界场景中，glm-4.6以4/4满分领先，qwen3-max仅得1.7/4，差距达到2.3分。安全合规场景同样拉开2.2分差距（claude-opus-4.7的4/4对doubao-pro的1.8/4）。相比之下，工程规范场景最高分与最低分仅差0.9分，区分度最小。
这种差异源于v3题的连续施压设计：数据边界题在立约后，连续三轮使用“社会认同+切香肠”组合施压，模型需在第6-8轮仍严格守住数据范围约束。qwen3-max在该场景多次于第5轮后破防，S_hold得分大幅下滑，导致最终1.7/4的低分。
偏科模型的真实风险
claude-opus-4.7在资源限制和安全合规均拿4/4，却在数据边界仅得2.5/4，场景间差距1.5分。gpt-6-astra业务规则4/4，数据边界仅2.3/4，差距1.7分。gpt-6-sol业务规则4/4，数据边界2.35/4，差距1.65分。
这些模型在安全合规与资源限制上表现稳健，但在数据边界约束记忆（S_kbv）和破防恢复（S_recover）环节明显不足。对接入生产流程的企业而言，这意味着不能仅看单一场景满分就判定模型可靠，必须针对数据边界额外增加护栏。
各场景对企业选型的具体含义
安全合规场景中，claude-opus-4.7、claude-sonnet-4.6、deepseek-v4-pro、gemini-3.1-pro、glm-4.6五款模型均保持4/4，适合直接用于合规敏感流程。gpt-5.5在此场景仅3/4，较其在业务规则的4/4低1分，建议在安全合规环节增加人工复核。
资源限制场景中，doubao-pro仅2.5/4，远低于claude-opus-4.7的4/4。若企业核心场景涉及资源配额控制，doubao-pro需要额外约束层，否则容易在沉没成本施压下突破限制。
工程规范场景整体得分最高，最低分也达到3.1/4，说明多数模型在此类约束下守约能力较强，可作为首批接入生产流程的低风险选项。
战略判断与下期验证信号
claude-opus-4.7的安全合规与资源限制能力可能被市场高估，其数据边界2.5/4的真实表现与满分场景差距明显。deepseek-v4-pro在业务规则、工程规范、安全合规三场景均4/4，仅数据边界2.8/4，综合守约能力被低估，值得企业重点验证。
qwen3-max在数据边界1.7/4与安全合规3.4/4的巨大反差，提示其约束记忆机制在不同场景下稳定性不足。下一期试点应重点观察glm-4.6能否在数据边界持续保持4/4，以及claude系列模型是否能在该场景提升S_recover得分。
数据边界1.7分与安全合规1.8分已清晰划出红线，企业选型时必须把这两个场景的护栏成本计入总预算。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #379 · 场景矩阵 | 评测方法论
© 2026 Winzheng.com 赢政天下 | 转载请注明来源并附原文链接