GLM-5.3、応答1件あたりダッシュ7.4本 Claude主要モデルはほぼゼロ
Artificial AnalysisがAA-PersonalityBenchの結果を公開。GLM-5.3が平均7.4本のem dashを使った一方、Claude Opus 5.5は0.02本だった。
AI分析機関のArtificial Analysisは2026年11月4日、X上でAIモデルの文体やコミュニケーション特性を分析する評価「AA-PersonalityBench」の結果を公開した。中国のZ.aiが手がけるGLM-5.3は応答1件あたり平均7.4本のem dash（長いダッシュ記号）を使い、計測対象の中で最も多かった。
評価は、性格や文体に関する30の特性をカバーする900問への回答をもとに、システム指示なしの条件でem dashの使用回数を数えたもの。GLM-5.3 FlashとMuse Wonderがそれぞれ平均6.9本、Kimi K3が6.7本、Muse Spark 1.3が6.5本で続いた。
一方、AnthropicのClaude Opus 5.5は平均0.02本と、およそ40応答に1本の割合にとどまった。Claude Sonnet 5.5とClaude Haiku 5.5もほとんど使っていない。ただし同じAnthropicのモデルでもクロードフェイブル5.1は平均6.4本と、他のClaude系モデルとは対照的な結果になった。
「順位付けが目的ではない」と分析機関
Artificial Analysisは、このテストの狙いはAIモデルがどのように伝えるかを見せることであり、モデルを順位付けすることではないと説明。em dashの頻度は文章力の高さを示すものではないとしている。
OpenAIのGPT-3.5 Turboは2023年の公開時、応答1件あたり平均0.00本だった。OpenAIはその後、同社モデルがem dashを頻繁に使うとの批判を受けたが、初期のChatGPTモデルにはその傾向はなかった。
よくある質問
AA-PersonalityBenchとは何ですか？
Artificial AnalysisがAIモデルの文体やコミュニケーション特性を分析するために実施した評価で、30の特性をカバーする900問をもとに、システム指示なしで回答を収集しました。
em dashを多く使うモデルは文章力が高いのですか？
Artificial Analysisは、em dashの頻度は文章力を示すものではなく、モデルの順位付けを目的としたテストではないと説明しています。