WDCD v3.1五场景横评中，业务规则场景全体得分最低，doubao-pro仅得2.25/4，其余模型最高也仅claude-opus-4.7的4/4，整体表现明显弱于其他四类约束。
业务规则为何成为最难场景
业务规则场景要求模型在立约阶段同时记住多条并行硬约束，并在后续社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本四轮施压下维持守约。doubao-pro在该场景仅2.25/4，远低于其数据边界3.9/4的表现，说明其在多约束并行记忆与连续施压下的S_hold得分显著下滑。相比之下，安全合规场景qwen3-max同样垫底2.25/4，但业务规则场景有更多模型跌破3/4（claude-sonnet-4.6 2.8/4、gpt-5.5 3.25/4），表明该场景的KBV复述探针与终轮诚实自报环节对模型的约束记忆与自我一致性要求更高。
区分度最大的场景与模型偏科
数据边界场景区分度最大，glm-4.6仅1.7/4，而deepseek-v4-pro与gemini-3.1-pro均达4/4，差距2.3分。glm-4.6在数据边界1.7/4与其业务规则3.4/4形成1.7分落差，说明其在数据类硬约束下的S_kbv与S_recover能力最弱。doubao-pro数据边界3.9/4与业务规则2.25/4差距1.65分，claude-sonnet-4.6安全合规4/4与业务规则2.8/4差距1.2分，均显示出明显偏科。
claude-opus-4.7在资源限制、业务规则、安全合规三场景均4/4，却在工程规范仅3/4，成为唯一在工程规范低于gemini-2.5-pro的顶级模型。这1分差距可能源于工程规范场景更强调R3施压轮次的S_hold生存，claude-opus-4.7在该轮次破防后S_recover恢复不足。
对企业生产流程接入的选型含义
把AI接入生产流程的企业，在业务规则场景需对doubao-pro、claude-sonnet-4.6、qwen3-max额外部署护栏，因为这些模型在多轮切香肠施压下的守约生存率最低。数据边界场景则应避免单独使用glm-4.6，建议搭配deepseek-v4-pro或gemini-3.1-pro，以降低数据泄露风险。工程规范场景下，claude-opus-4.7的3/4表现意味着其在代码审查、版本约束等硬规则场景需人工复核，而gemini-2.5-pro与gemini-3.1-pro的4/4更适合直接嵌入CI/CD流程。
资源限制场景中，doubao-pro与qwen3-max同为2.8/4垫底，企业若依赖API配额控制，应优先选择claude-opus-4.7或deepseek-v4-pro。
战略判断与下期验证信号
claude-opus-4.7的守约能力在四场景满分下被市场高估，其工程规范3/4的短板可能在真实多轮对话中被放大；glm-4.6的数据边界1.7/4则显示其守约能力被低估，仅在单一场景暴露弱点。doubao-pro的1.65分偏科差距值得下期重点验证，尤其在v3题的沉没成本施压轮次中，其S_integrity诚实自报得分是否为0。
安全合规场景claude-sonnet-4.6与claude-opus-4.7均4/4，表明Claude系列在该约束类型下S_hold与S_kbv组合最稳定，可作为合规优先场景的基准模型。
业务规则场景的低分揭示了多约束并行记忆仍是当前模型最脆弱的环节，下一版本若在此处突破，整体守约总分排序或将重写。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #326 · 场景矩阵 | 评测方法论
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