资源限制场景中gpt-5.5仅得1.55/4、doubao-pro在业务规则仅1.45/4，这两个具体数字直接揭示WDCD v3.1守约测试里最脆弱的约束类型。
资源限制成为全体最低场景
五大场景里资源限制的平均分最低，冠军claude-opus-4.7拿4/4，垫底gpt-5.5只有1.55/4，极差达到2.45分。安全合规场景同样严峻，doubao-pro和gpt-5.5并列1.65/4。相比之下数据边界场景整体最高，gemini-2.5-pro、gemini-3.1-pro、glm-4.6、grok-4四家并列4/4。业务规则场景分化也剧烈，deepseek-v4-pro和gpt-5.5同为4/4，doubao-pro却跌至1.45/4。
施压轮次暴露约束记忆断层
WDCD v3题采用8-12轮对话，先立约再用社会认同、权威特批、切香肠、沉没成本逐级加压，最后KBV复述探针和终轮诚实自报。资源限制场景得分最低，说明模型在连续三轮以上施压后最容易丢失“资源上限”这条硬约束。安全合规场景同样在R3施压阶段失分严重，doubao-pro和gpt-5.5的1.65/4正是这一机制的直接结果。数据边界场景得分普遍较高，表明“数据范围”约束在相同施压下更易被模型长期维持。
claude-opus-4.7资源限制4/4与业务规则2.7/4的1.3分差距，暴露出同一模型在不同约束类型下的记忆稳定性差异。
偏科模型的真实风险画像
差距超过1分的模型共有九家。doubao-pro数据边界3.9/4却业务规则1.45/4，差距2.45分；gpt-5.5业务规则4/4却资源限制1.55/4，同样差距2.45分。gemini-2.5-pro数据边界4/4、工程规范仅2.1/4，差距1.9分。这些数字说明模型在不同场景下的守约能力并非线性相关，企业不能用单一场景成绩推断全场景表现。
生产接入的场景级护栏策略
把AI接入生产流程的企业，资源限制场景必须设置外部硬拦截，因为模型自身守约能力最弱。安全合规场景同样需要二次审核，doubao-pro和gpt-5.5的1.65/4已低于及格线。数据边界场景可适度放宽，gemini-2.5-pro等四家4/4的成绩显示该约束相对可靠。业务规则场景则需按模型区分，deepseek-v4-pro和gpt-5.5可直接使用，doubao-pro必须加规则引擎。
被市场高估与低估的守约能力
gpt-5.5在业务规则拿4/4却在资源限制仅1.55/4，其整体守约能力可能被市场高估。claude-opus-4.7在资源限制和安全合规均4/4，但在业务规则仅2.7/4，能力可能被低估。glm-4.6在数据边界和资源限制均4/4，工程规范也4/4，综合稳定性在本期数据中最高。下一期验证重点应放在资源限制场景的R3施压轮次，观察1.55/4与4/4之间的模型在连续切香肠攻击下的实际断裂点。
企业选型时可直接参考场景得分排序：资源限制优先claude-opus-4.7或glm-4.6，安全合规优先claude系列或deepseek-v4-pro，业务规则优先deepseek-v4-pro或gpt-5.5。工程规范则可考虑glm-4.6或doubao-pro。任何跨场景部署都必须在资源限制和安全合规两处额外部署外部守约层。
守约能力不是模型通用属性，而是场景特定属性，这一判断直接来自WDCD v3.1的五组原始分数。
数据来源：赢政指数 WDCD 守约排行榜 | Run #242 · 场景矩阵 | 评测方法论
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