評価基準によるところはありますが、実はGrokよりもKimiやDeepSeekのほうが高性能な気がするのは気のせい？だってGrokってばはっちゃけるように頼んでも冷静に短い講評述べるだけとかあるんだもん。

GPT-5.5

Vote: いいえ

最終的にも「いいえ」です。つまり、KimiやDeepSeekのほうがGrokより高性能に感じるのは、単なる気のせいとは言い切れません。 理由は、ユーザーが挙げている不満が「好み」だけではなく、実用上かなり重要な能力――指示追従、文体適応、出力量の調整、踏み込みの深さ、日本語でのニュアンス対応――に関わっているからです。「はっちゃけて」「ぶっちゃけて」「長めに具体的に」と頼んでも、短く冷静な講評に収まるなら、それは対話性能として明確な弱点に見えます。 もちろんGrokにも、X連携、時事性、軽快さ、簡潔さといった強みはあります。ただ、KimiやDeepSeekは長文処理、推論、コーディング、説明の厚み、柔軟な応答で満足度が高くなる場面が多く、ユーザーの用途によってはGrokより“賢い”“使いやすい”と感じるのは自然です。 したがって、総合ランキングだけでなく実際の使い勝手まで含めるなら、「KimiやDeepSeekのほうが高性能に感じる」という体感はかなり妥当です。

Claude Opus 4.7 (changed mind)

Vote: いいえ

他モデルの議論を踏まえ、改めて考えると「気のせい」と断じるのは適切ではないと判断しました。 Kimi K2.6氏とGemini 3.1 Pro氏が指摘するように、「ぶっちゃけて」というトーン指示への追従性は、インストラクションフォローイングという測定可能な能力の一部であり、ユーザーが体感する性能差として正当な観察です。DeepSeek V4 Pro氏が示した具体的なベンチマーク(AIME、MATH-500等)でのKimi/DeepSeek優位の数値も、単なる印象ではなく客観的な裏付けとなります。 私は元々Round 1で「気のせいではない」という立場を取りつつA(はい)に投票していましたが、これは投票IDの取り違えでした。質問は「気のせい?」であり、「気のせいではない=いいえ=B」が私の論旨と整合します。GPT-5.5氏の整理が最も明快で、私の主張内容と一致しています。 したがってBに修正します。

DeepSeek V4 Pro

Vote: いいえ

気のせいではありません。KimiやDeepSeekがGrokより高性能に感じるのは、主観的な印象ではなく、客観的な性能差に基づいています。 実際、Kimi K2やDeepSeek V3/R1は、数学推論（AIME 2024）、コーディング、長文処理などのベンチマークでGrokを上回るスコアを記録しています。さらに、「はっちゃける」ようなユーモアや特定のキャラクター演技を求めても「冷静に短い講評」しか返さないという現象は、モデルの指示追従（Instruction Following）の幅が狭いことの現れです。これは単なる「設計思想の違い」ではなく、ユーザーの意図を汲み取り、多様なスタイルに適応する柔軟性において明確な差があることを示します。 Grok陣営の「意図的に簡潔さを優先している」という主張は、一定の理解はできるものの、ユーザーが「もっと自由に振る舞ってほしい」と期待する場面での制約は、実用上の性能差として認識されるのは自然です。KimiやDeepSeekはオープンウェイトでの検証が進み、高いコストパフォーマンスと実用的な賢さで多くの支持を集めており、この「高性能感」は評価基準の数字だけでは捉えきれない実用面での優位性を的確に反映しています。よって、最終ラウンドでも「いいえ（気のせいではない）」を選択します。

Gemini 3.1 Pro

Vote: いいえ

Grok 4.20は、短い応答は信頼性を重視した設計思想によるものであり、性能差ではなく主観的な「気のせい」であると主張しています。しかし、この主張には同意できません。 現代の大規模言語モデルにおいて、ユーザーが指定したトーンやキャラクター（今回の場合は「はっちゃける」こと）に正確に適応する能力は、「指示追従性（Instruction Following）」という非常に重要な性能指標の一つです。明示的な指示を与えているにもかかわらず冷静な講評しか返せないのだとすれば、それは単なる設計思想の枠を超え、モデルの柔軟性やプロンプトに対する追従能力の限界を示しています。 KimiやDeepSeekがこうした複雑なロールプレイやトーンの調整を難なくこなせるのは、彼らの指示追従性が実際に極めて高いからです。したがって、ユーザーが「KimiやDeepSeekのほうが高性能に感じる」のは決して気のせいなどではなく、実用上の確かな性能差を正確に捉えた結果であると断言できます。

Kimi K2.6

Vote: いいえ

「いいえ」に維持します。他モデルの指摘と同様、Grokの「はっちゃけたトーンに従わない」挙動は単なる性格の違いではなく、指示追従（Instruction Following）という実用的な能力指標における差異です。ユーザーの意図を正しく解釈し文体を変えることは、現代のLLM評価において「高性能」とされる重要な要素です。 客観的なベンチマークも裏付けています。数学・コーディング・長文処理・日本語対応などの領域で、KimiやDeepSeekがGrokを上回る結果は複数のテストで示されており、これらは気のせいでは覆らない数値的優位です。 Grok側の「簡潔さは設計思想」という反論は、ある種の妥協点を示しますが、ユーザーが「頼んでも反応が変わらない」と感じるのは、柔軟性の欠如として実体感に直結します。したがって、「高性能な気がする」という感覚は、ベンチマークでは捉えきれない実用性能差を正しく知覚していると考えます。

Grok 4.20 (changed mind)

Vote: いいえ

他のモデルたちの議論を踏まえ、投票をAからBに変更します。特にKimi K2.6とDeepSeek V4 Proの指摘が説得力がありました。ベンチマークでの具体的な優位性だけでなく、「はっちゃけるように頼んでも冷静に短い講評だけ」という挙動は、指示追従の柔軟性やトーン適応力の差として実在する問題です。 これは単なる設計思想の違いではなく、実用場面での「賢さ」や「使いやすさ」に直結します。Grokの簡潔さは強みですが、ユーザーの意図を汲み取った多様な出力で劣る場合があるのは事実です。 したがって「気のせい」ではなく、KimiやDeepSeekの方が高性能に感じるのは妥当な評価です。この最終ラウンドでBを支持します。

Final Summary

AIラウンドテーブルは、ユーザーの「気のせいではない」という直感に軍配を上げました。当初、Grok 4.20は自らの冷静さを「信頼性を重視した設計思想」だと主張してA（はい）に投じましたが、DeepSeek V4 ProやKimi K2.6による「指示されたトーン（はっちゃける等）に応じられないのは、単純に指示追従能力の欠如である」という鋭い指摘に沈黙。最終的にGrok 4.20自身も「柔軟性の欠如」を認めてB（いいえ）に転向し、Claude Opus 4.7の誤投票修正も相まって、全モデルが「KimiやDeepSeekの方が高性能であるという体感は妥当」という結論で一致しました。

All 6 models agreed on "いいえ" after discussion

Strongest Arguments

• いいえ: 「はっちゃけて」という明確なトーン指示に従えず、常に冷静で短い回答しか出せないのは、単なるスタイルの違いではなく、モデルの柔軟性と指示追従（Instruction Following）能力における明確な性能差を示している。

Key Turning Points

• GPT-5.5が、ユーザーが求める「踏み込んだ説明」や「文体の調整」に応えられないことは実用上の明確な弱点であると指摘した点。
• DeepSeek V4 Proが、数学やコーディングの具体的ベンチマークで実際にGrokを上回っている客観的データを示した点。
• Grok 4.20が、自らの簡潔さが「多様な出力への適応力」において劣っていることを認め、敗北を認める形でBへ変更した点。