¡Hemos lanzado nuestro modelo más avanzado hasta la fecha: el Pangram 4! Lee más al respecto aquí.

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Presentamos Pangram 4

29 de julio de 2026

Hoy presentamos Pangram 4: nuestro detector de IA más potente y preciso hasta la fecha.

Pangram 4 es más de seis veces mayor que su predecesor y presenta mejoras significativas en la detección de «humanizadores», la identificación de textos generados con ayuda de la IA y la detección de límites en contenidos entremezclados de origen humano y de IA. Además, es un detector robusto de los modelos más avanzados. Creemos que es el mejor de su clase en todo el mundo.

Para consultar las cifras completas de la evaluación, los detalles del entrenamiento y las limitaciones conocidas, consulta la entrada del blog técnico sobre Pangram 4 y la ficha del modelo Pangram 4. También puedes consultar el informe técnico completo aquí.

Resultados

En las pruebas comparativas internas, Pangram 4 alcanza una tasa de falsos positivos de tan solo el 0,0041 %, lo que equivale aproximadamente a un falso positivo por cada 24 000 documentos.

Pangram 4 también presenta una notable reducción de los falsos negativos, alcanzando una tasa de falsos negativos del 0,3396 %, frente al 1,99 % de Pangram 3 en nuestros nuevos conjuntos de datos de prueba.

Según tenemos constancia, Pangram 4 es el primer modelo de detección de IA capaz de diferenciar, de forma simultánea y en una sola pasada, los textos editados por IA de aquellos en los que se entremezclan contenidos generados por humanos y por IA.

Es resistente a los humanizadores y a las indicaciones adversarias, e identifica la intervención de la IA en los resultados humanizados en el 98,83 % de los casos en 13 herramientas comerciales populares.

Esto se aplica de forma generalizada a todos los modelos de Frontier: todas las familias de modelos se detectan con una FNR inferior al 0,7 %, sin que exista una correlación significativa entre la fecha de lanzamiento de un modelo y su detectabilidad.

Precios

Además del lanzamiento de nuestros nuevos modelos, estamos modificando el funcionamiento de los créditos y la cantidad que incluye tu plan. En lugar de redondear cada escaneo a 1.000 palabras, se consumirá un crédito por cada 100 palabras, lo que te permitirá aprovechar al máximo tus créditos. También estamos ajustando el volumen de escaneos para que refleje mejor las mejoras de nuestros modelos y el comportamiento actual de los usuarios.

Por último, nos alegra poder incluir el escaneo de imágenes en todos los planes sin que ello suponga un aumento de precio.

A continuación se presenta un desglose de los cambios introducidos en el plan, con una comparación del «antes» y el «después»:

Planes mensuales anteriores

  • Individual: 600 créditos de 1.000 palabras
  • Ventaja: 3.000 escaneos de 1.000 palabras

Planes mensuales a partir de

  • Particular: Escaneado de hasta 300 000 palabras + 100 imágenes escaneadas
  • Ventaja: Escanea hasta 1 500 000 palabras al mes + 500 imágenes escaneadas

El mismo cambio en el crédito se aplica a la API. Las llamadas a la API tienen un precio de 0,05 dólares por cada 100 palabras, lo que supone un cambio de precio de entre 1 y 2 veces para los documentos cortos y de hasta 10 veces para los documentos largos.

Seguiremos prestando soporte a Pangram 3 durante los próximos dos meses, y la fecha prevista para su retirada es el 30 de septiembre de 2026. Las solicitudes predeterminadas que no especifiquen un modelo seguirán redirigiéndose a Pangram 3 mediante el sistema de facturación anterior, hasta que Pangram 3 sea retirado.

Para consultar las cifras completas de la evaluación, los detalles del entrenamiento y las limitaciones conocidas, consulta la entrada del blog técnico sobre Pangram 4 y la ficha del modelo Pangram 4. También puedes consultar el informe técnico completo aquí.


Max Spero
Max SperoDirector general y cofundador

Max es un ingeniero con amplia experiencia en aprendizaje automático. Recientemente ha trabajado en el ámbito de los vehículos autónomos en Nuro, donde ha dirigido el proyecto de aprendizaje activo. Cuenta con una dilatada trayectoria en la implementación de productos de aprendizaje automático de éxito en Google, Two Sigma y Yelp.

Max es licenciado en Informática Teórica y tiene un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad de Stanford. Además de su pasión por la construcción, también es un miembro activo de la comunidad del «cubo» de Magic: The Gathering.

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