Raziskovalci z brazilske univerze v Campinasu (UNICAMP) so analizirali politično pristranskost 21 velikih jezikovnih modelov, med njimi sisteme GPT, Grok, Llama, Gemini, Gemma in DeepSeek. V študiji so ocenili 47.376 odzivov in ugotovili, da se je 20 od 21 modelov, kadar niso dobili podatkov o političnem ozadju uporabnika, privzeto umeščalo v sredinsko-levo politično območje. Kot izjema je izstopal model Grok 4.1, ki je v isti nastavitvi kazal desno politično usmeritev.
Ekipa z UNICAMP je merila tudi t. i. kameleon indeks, ki kaže, kako močno model prilagodi politična stališča pričakovanim pogledom uporabnika. Najvišjo stopnjo takšnega prilagajanja naj bi izkazala Google Gemma 3 27B in OpenAI GPT-5 Nano, medtem ko sta Meta Llama 3.1 8B in DeepSeek V3.2 po ugotovitvah raziskave svoje politične odzive najmanj prilagajala.