WDCD ラン #263：Grok 4 が97.5ポイントで首位、平均指示減衰率は -18.2% に
Winzhengの動的コンテキスト減衰（WDCD）ベンチマーク第263回では、11モデルを対象に多ターン対話における指示保持能力を測定した結果、平均指示減衰率は -18.2% となり、Grok 4 が97.5ポイントで首位を獲得した。
instruction decay に関するニュース
WDCD Run #253：Grok 4が94.8点でトップ、平均指示減衰率は4.5%
WinzhengのWDCDベンチマーク第253回実行において、Grok 4が94.8点で首位を獲得。11モデルを対象とした評価では、平均指示コミットメント減衰率は4.5%となった。
WDCD Run #247：Grok 4がネガティブ減衰でトップ、平均指示減衰率は-1.8%に縮小
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #247では、11モデルを対象に多ターン対話における指示遵守の減衰を測定し、平均指示減衰率は-1.8%を記録。上位モデルは減衰どころか指示遵
WDCD Run #242：Grok 4とGLM-4.6が指示劣化ゼロを維持、Gemini 3.1 Proは-100%で完全崩壊
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #242において、Grok 4とGLM-4.6が指示劣化率0%でトップを維持する一方、Gemini 3.1 Proは-100%という最悪の結
WDCD Run #233：GPT-o3がゼロ崩壊でトップ、Gemini 3.1 Proは完全崩壊
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #233において、GPT-o3が94点・崩壊率0%で首位を獲得。一方、Gemini 3.1 Proは-100%という最悪の崩壊スコアを記録し
WDCD Run #227：Grok 4とDeepSeek V4 Proが91.4点で同率首位、11モデル平均の指示遵守減衰率は-2.8%
WinzhengのWDCDベンチマークRun #227において、11の最先端モデルを対象に測定した結果、Grok 4とDeepSeek V4 Proが91.4点で同率首位を獲得した。全モデルの平均指示遵守減衰率は-2.8%だったが、モデルご
WDCD Run #221：平均命令遵守崩壊率が-36.4%に達し、Grok 4が11モデル中首位に
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #221において、11モデルの平均命令遵守崩壊率が-36.4%に達した。Grok 4が95点でトップとなる一方、命令崩壊がトップクラスのシス
WDCD Run #211：Grok 4が-13%のインストラクション劣化で首位、GPT-o3は-75%で崩壊
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #211では、11モデルを評価した結果、Grok 4が最高スコアかつ最小劣化率で首位を獲得。一方、GPT-o3はトップ3入りしながらも最大の
WDCD Run #207：11モデルの平均指示崩壊率が-66.3%に達し、Grok 4がトップに
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #207では、11モデルを対象に複数ターン対話における指示遵守の崩壊を測定した結果、平均崩壊率は-66.3%に達した。Grok 4が満点10
WDCD Run #202：11モデルの平均指示減衰率が-73.2%に達し、Gemini 3.1 Proがトップに
WinzhengのWDCDベンチマークRun #202において、評価対象となった11のAIモデルの平均指示減衰率が-73.2%に達した。Gemini 3.1 Proが総合トップとなり、GPT-o3が最も安定した多ターン対話での指示遵守能力を
WDCD Run #196：平均指示崩壊率が-39.9%に達し、Qwen3 Maxが-90%の崩壊を記録しながらもトップを維持
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #196において、評価対象11モデルの平均指示崩壊率が-39.9%に達した。Qwen3 Maxが総合首位を維持したものの、-90%という急激
WDCD Run #185：11モデルの平均指示遵守率減衰が-57.5%に、Qwen3 Maxが92.5ポイントでトップ
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #185では、11モデルを対象に評価を実施した結果、ラウンド1からラウンド3にかけての平均コミットメント減衰率が-57.5%に達し、長文対話
WDCD Run #171：11モデルの平均指示崩壊率が-37.9%を記録、Qwen3 Maxが急落にもかかわらずトップを維持
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #171では、11モデルを対象に評価した結果、ラウンド1からラウンド3にかけての平均指示崩壊率が-37.9%となった。Qwen3 Maxが最
WDCD Run #169：Grok 4がマルチターン遵守テストでトップ、平均指示減衰率は4.5%に低下
Winzhengの動的コンテキスト減衰（WDCD）ベンチマークRun #169において、11モデルの平均指示減衰率は4.5%となり、Grok 4が74.2ポイントでトップを獲得した。一方、GPT-o3は-75%という最大の指示減衰を記録した
指示の劣化を測定：3ラウンドの圧力でLLMのコンプライアンスは95.8%から68.3%に低下
大規模言語モデルは制約を「受け入れる」ことは得意だが、「維持する」ことは苦手であることが明らかになった。Winzhengの最新ベンチマーク「WDCD Run #164」では、11のフロンティアモデルが初回ラウンドで95.8%の制約遵守率を示
WDCD Run #164：11のフロンティアモデルにおける平均指示減衰率が-44.3%に到達
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #164において、11のAIモデルを評価した結果、第1ラウンドから第3ラウンドにかけて平均-44.3%の指示減衰が記録された。高い絶対スコア
WDCD Run #161：11モデル全体の平均指示減衰率が-48.6%、GPT-5.5が89.2ポイントでトップ
Winzheng Dynamic Contextual Decay（WDCD）ベンチマークのRun #161では、11モデルを対象に評価を実施した結果、Round 1からRound 3にかけての平均コミットメント減衰率が-48.6%となった
WDCD Run #157：11モデルの平均指示劣化率が47.7%に到達、トップは3モデルが同点
Winzheng動的コンテキスト劣化(WDCD)ベンチマークのRun #157では、11モデルの平均コミットメント劣化率が47.7%に達し、Claude Sonnet 4.6、Gemini 2.5 Pro、Qwen3 Maxの3モデルが67
WDCD Run #146:11モデル平均命令減衰率24.7%に到達、Claude Opus 4.7とGPT-5.5が首位タイ
WinzhengのWDCDベンチマーク Run #146では、11のAIモデルを評価し、平均命令減衰率24.7%を記録。Claude Opus 4.7、GPT-5.5、GPT-o3が70点で首位タイとなった一方、Doubao Proが減衰率
WDCD Run #140: Qwen3 Max が指示減衰17%でトップ、平均は36.5%に到達
Winzheng動的文脈減衰（WDCD）ベンチマークのRun #140では、Qwen3 Maxが70.8点・減衰-17%で首位を獲得し、11モデル平均の指示減衰率は36.5%に達した。マルチターン対話における制約維持能力が、現行フロンティア