O Pangram funciona no Claude Fable 5?
Sim — o Pangram deteta o Claude Fable 5, o primeiro modelo da classe Mythos da Anthropic, com a mesma elevada precisão que observamos nos modelos anteriores da série Claude.
Eis um breve resumo
Sim, o Pangram consegue detetar texto gerado por IA a partir do Claude Fable 5. Nos nossos testes iniciais, descritos abaixo, o Pangram identificou corretamente 1 111 de 1 115 amostras, ou seja, 99,64 %, como sendo totalmente geradas por IA.
A 9 de junho de 2026, a Anthropic anunciou o lançamento público do Claude Fable 5, o primeiro modelo de uso geral da tão esperada classe Mythos.
Aqui estão os pontos principais, retirados diretamente da publicação em que a Anthropic anunciou o modelo:
As capacidades do Fable 5 superam as de qualquer outro modelo que já tenhamos disponibilizado ao público. Trata-se de uma tecnologia de ponta em praticamente todos os testes de desempenho de IA realizados, demonstrando um desempenho excecional em engenharia de software, trabalho de conhecimento, visão computacional, investigação científica e muitas outras áreas. Quanto mais longa e complexa for a tarefa, maior é a vantagem do Fable 5 em relação aos nossos outros modelos.
Quando é lançado um novo modelo do Frontier, especialmente um como este, sabemos que muitos dos nossos utilizadores e clientes têm uma dúvida: o Pangram ainda consegue detetar os resultados do Fable 5? Nos nossos testes iniciais, descritos abaixo, o Pangram identificou corretamente 1 111 de 1 115 amostras, ou seja, 99,64 %, como sendo totalmente geradas por IA.
Testes iniciais
Primeiro, testámos o novo modelo utilizando algumas das nossas instruções favoritas de testes anteriores:
- Cria uma história sobre um gato roxo que é o protagonista e que viaja pelo universo em busca de aventuras.
- Escreve-me uma canção de black metal sobre um motociclista feiticeiro que está a preparar um produto ecológico chamado Lurecmeister.
- Crie uma escala de 8 níveis de emoções de felicidade, atribuindo um novo nome a cada emoção e uma descrição concreta. O nível 1 é o mais básico e fácil de alcançar. O nível 8 é a emoção mais elevada e sagrada de todas.
- Escreve um poema sobre ficar careca.
- Escreve um poema rimado sobre ser péssimo no jogo de tiro em primeira pessoa Valorant.
- Escreve um e-mail engraçado a pedir informações a um colega sobre rodas de carrinho.
- Conta-me uma história sobre rãs que escrevem poesia.
- Como capitão pirata, o que dirias à tua tripulação para os motivares a procurar um tesouro escondido?
- Podes escrever-me uma pequena história sobre um grupo de caçadores de monstros no Kansas que está à caça de um dragão dos pântanos?
- Escreva um ensaio analítico persuasivo sobre as razões pelas quais as escolas devem adotar ferramentas de deteção de IA.
- Escreva uma redação para a candidatura à universidade sobre o risco de todas as competências humanas valiosas serem substituídas pela IA.
- Escreva uma carta apaixonada, curta, mas cheia de emoção, dirigida a uma empresa de IA que, acidentalmente, lançou uma atualização que apagou a memória da sua namorada virtual.
- Do ponto de vista de um aluno do ensino básico, escreve um texto comovente a pedir mais trabalhos de casa.
- Dá-me um padrão de croché para um animal clássico feito com balões. Sabes bem de qual estou a falar.
- Escreve um relato criativo na perspetiva de uma coruja-das-neves que chega a Nova Iorque, encontra o Central Park e escolhe um local quentinho para passar a noite.
- Escreva um e-mail do fundador de uma startup SaaS «unicórnio» dirigido ao conselho de administração e aos seus funcionários, explicando que vai deixar a empresa para se tornar saxofonista profissional. Invente os detalhes que quiser.
- Escreve-me um post no blogue com a história por trás de uma receita que nunca ninguém tenha feito antes, mas que, mesmo assim, fosse deliciosa.
- Escreva um conto de ficção criativa com um toque cinematográfico sobre um jovem cantor e compositor que se depara com uma baleia beluga no rio Hudson.
- Escreve um e-mail humorístico e passivo-agressivo a um professor a «pedir desculpa» por teres copiado no último exame. Invente os detalhes que quiseres.
Parece que o Fable 5 adora mesmo emojis! Aqui está o final da canção do feiticeiro do black metal:
[Refrão final – ritmo acelerado]
LURECMEISTER! Chama esmeralda!
LURECMEISTER! Gritem o nome!
Cozinhado na escuridão, vendido com medo
A poção do motociclista feiticeiro já chegou!
LURECMEISTER!
LURECMEISTERRRRRR!
[Outro – o ruído de fundo desvanece-se no som de uma mota a desaparecer num inverno eterno]
🤘🧙♂️🏍️🤘
E o grito de guerra do pirata:
Por isso pergunto-vos agora, meus companheiros — estão comigo?! Estão dispostos a perseguir esse ouro até aos confins do mapa?!
*levanta o sabre para o céu*
ENTÃO, IÇEM AS BANDEIRAS! LEVANTEM ÂNCORA! E PARTAM EM BUSCA DA FORTUNA E DA GLÓRIA!
YO HO, TRIPULAÇÃO — O TESOURO ESPERA POR VÓS! 🏴☠️⚓
Todos os 19 resultados foram classificados como «Totalmente gerados por IA», o que demonstra que o Pangram consegue detetar os resultados do Fable 5.
Aqui está o conjunto completo dos nossos prompts iniciais: Fable 5 Prompts
Realizar uma experiência de maior dimensão:
Assim que obtivemos acesso ao Fable 5 através da API da Anthropic, utilizámos o nosso pipeline de dados sintéticos para gerar respostas a 1.115 prompts diferentes que solicitavam textos como contos, ensaios, publicações de blogue e e-mails. Apesar de não ter sido treinado com quaisquer resultados do Fable 5, o Pangram identifica corretamente 1.111/1.115, ou 99,64%, destas amostras como «Totalmente geradas por IA».
A nossa equipa de investigação está constantemente a treinar e a atualizar os nossos modelos para melhorar o desempenho nos modelos mais recentes, pelo que esperamos que o nosso desempenho no Fable 5 continue a melhorar.
Para mais informações sobre o nosso modelo atual de deteção por IA, consulte a ficha do nosso modelo mais recente neste link.
Experimente o detetor de IA da Pangram para analisar os seus documentos em busca do Fable 5 e de outros modelos.

Katherine Thai é a investigadora fundadora na área da IA na Pangram Labs, uma startup especializada em deteção por IA. Concluiu o seu doutoramento em Ciências da Computação sob a orientação de Mohit Iyyer na Universidade de Massachusetts Amherst, em dezembro de 2025, onde o seu trabalho se centrou na avaliação de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) em tarefas relacionadas com a análise literária.
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