Автор обзорной статьи рассмотрел публикации о том, как разные большие языковые модели ведут себя в ситуациях, связанных с риском. По приведённым результатам, при одинаковых стартовых условиях модели выстроились в следующем порядке — от менее рискованной к более рискованной: Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.2, Gemini 3 Pro, Qwen3 Max и GPT-5.2.

В статье отмечается, что промпт также может влиять на склонность модели к рискованным ответам. Обзор рассматривает существующие работы через призму теории языковых моделей, которую развивает его автор.

Сравнение показывает, что результаты зависят как от выбранной модели, так и от условий взаимодействия с ней. Однако в исходном материале не приводятся численные показатели риска и подробности методик отдельных исследований.