Abbiamo lanciato il nostro modello più avanzato di sempre: Pangram 4! Scopri di più qui.

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Vi presentiamo Pangram 4

29 luglio 2026

Oggi annunciamo Pangram 4: il nostro rilevatore di IA più potente e preciso mai realizzato.

Pangram 4 è oltre sei volte più grande del suo predecessore e presenta miglioramenti significativi nel rilevamento dei testi generati da modelli "humanizer", nell'identificazione dei testi assistiti dall'IA e nel rilevamento dei confini tra contenuti generati dall'uomo e dall'IA. È inoltre un rilevatore affidabile dei modelli più all'avanguardia. Riteniamo che sia il migliore al mondo nel suo genere.

Per i dati completi della valutazione, i dettagli sull'addestramento e i limiti noti, consultare il post sul blog tecnico dedicato a Pangram 4 e la scheda del modello Pangram 4. È inoltre possibile consultare il rapporto tecnico completo qui.

Risultati

Nei test di benchmark interni, Pangram 4 registra un tasso di falsi positivi pari solo allo 0,0041%, ovvero circa un falso positivo ogni 24.000 documenti.

Pangram 4 presenta inoltre una notevole riduzione dei falsi negativi, raggiungendo un tasso di falsi negativi dello 0,3396%, in calo rispetto al 1,99% registrato da Pangram 3 sui nostri nuovi set di dati di prova.

A nostra conoscenza, Pangram 4 è il primo modello di rilevamento dell’IA in grado di distinguere, in un unico passaggio, i testi modificati dall’IA da quelli che contengono contenuti misti, sia umani che generati dall’IA.

È resistente agli strumenti di umanizzazione e ai prompt avversariali, riuscendo a identificare il coinvolgimento dell’IA nei risultati umanizzati nel 98,83% dei casi su 13 strumenti commerciali diffusi.

Questo risultato è valido per tutti i modelli Frontier: ogni famiglia di modelli viene rilevata con un FNR inferiore allo 0,7%, senza che vi sia una correlazione significativa tra la data di rilascio di un modello e la sua rilevabilità.

Prezzi

Oltre al lancio dei nostri nuovi modelli, stiamo modificando le modalità di funzionamento dei crediti e il loro numero incluso nel tuo piano. Anziché arrotondare ogni scansione a 1.000 parole, verrà utilizzato un credito ogni 100 parole, consentendoti di sfruttare al meglio i tuoi crediti. Stiamo inoltre adeguando il volume delle scansioni per riflettere meglio gli aggiornamenti dei nostri modelli e il comportamento attuale degli utenti.

Infine, siamo lieti di aggiungere la scansione delle immagini a tutti i piani senza alcun aumento di prezzo.

Ecco una panoramica delle modifiche apportate al piano, con un confronto "prima e dopo":

Piani mensili precedenti

  • Individuale: 600 crediti da 1.000 parole ciascuno
  • Pro: 3.000 scansioni da 1.000 parole

Piani mensili dopo

  • Individuale: scansione fino a 300.000 parole + 100 immagini
  • Vantaggi: scansione fino a 1.500.000 parole al mese + 500 immagini

La stessa modifica tariffaria si applica anche all'API. Le chiamate API hanno un costo di 0,05 $ ogni 100 parole, il che comporta una variazione di prezzo compresa tra 1 e 2 volte per i documenti brevi e fino a 10 volte per quelli più lunghi.

Continueremo a supportare Pangram 3 per i prossimi due mesi; la data prevista per la sua dismissione è il 30 settembre 2026. Le richieste predefinite che non specificano un modello continueranno a essere instradate verso Pangram 3 utilizzando il precedente sistema di fatturazione, fino alla dismissione di Pangram 3.

Per i dati completi della valutazione, i dettagli sull'addestramento e i limiti noti, consultare il post sul blog tecnico dedicato a Pangram 4 e la scheda del modello Pangram 4. È inoltre possibile consultare il rapporto tecnico completo qui.


Max Spero
Max SperoAmministratore delegato, cofondatore

Max è un ingegnere esperto nel campo del machine learning. Di recente ha lavorato al progetto sui veicoli autonomi presso Nuro, guidando le attività di apprendimento attivo. Vanta una lunga esperienza nella realizzazione di prodotti di machine learning di successo presso Google, Two Sigma e Yelp.

Max ha conseguito una laurea in Informatica teorica e un master in Intelligenza artificiale presso l'Università di Stanford. Oltre alla sua passione per la creazione di cubi, è anche un membro attivo della comunità dei cubi di Magic: The Gathering.

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