Estudos de caso

Como se compara o Pangram com o GPTZero?

22 de janeiro de 2026

O mercado de detecção de IA conta atualmente com vários grandes intervenientes. Talvez já tenha ouvido falar deles: Pangram, GPTZero, Turnitin, ZeroGPT e outros. Para uma visão geral abrangente sobre como estas ferramentas se comparam, consulte o nosso guia sobre os melhores detectores de IA atualmente disponíveis.

Muitas destas empresas atualizam regularmente os seus modelos e publicam dados sobre o seu desempenho. Recentemente, a GPTZero lançou uma atualização de modelos de verão e divulgou novos dados sobre o seu desempenho numa variedade de novos modelos. Nesta publicação do blogue, iremos comparar o desempenho do novo modelo da GPTZero com a detecção de IA da Pangram, incluindo os mais recentes modelos GPT-5.

Pangram vs. GPTZero: Números publicados

ModeloTaxa de deteção de pangramasTaxa de deteção do GPTZeroDetector melhor
GPT-599.81%95.0%Pangram
GPT-5-chat-mais recente99.97%Não testadoN/A
GPT-5-mini99.92%92.2%Pangram
GPT-5-nano99.97%96.1%Pangram
GPT-OSS-120b100.00%Não testadoN/A
GPT-OSS-20b99.74%Não testadoN/A
GPT4.199.48%96.8%Pangram
GPT4.1-mini99.94%98.7%Pangram
o399.86%89.9%Pangram
o3-mini100.00%98.4%Pangram
Gemini 2.5 Pro99.91%95.7%Pangram
Gemini 2.5 Flash99.75%98.2%Pangram
Claude Soneto 499.91%99.1%Pangram

Nota: O GPTZero não divulga ao público os seus conjuntos de dados de avaliação internos, pelo que estes números não provêm exatamente dos mesmos documentos. Além disso, o GPTZero não divulga o número de documentos com que realiza os testes, pelo que também não podemos comparar a quantidade. No entanto, no que diz respeito aos resultados de desempenho do Pangram, realizámos a avaliação com base em milhares de documentos por modelo, bem como numa ampla variedade de domínios e esquemas de prompts, para simular a utilização no mundo real.

Além disso, a precisão do Pangram não se limita a identificar a maioria dos documentos gerados por IA. O Pangram é também líder de mercado no que diz respeito a manter baixas taxas de falsos positivos. É uma prioridade fundamental para nós não identificar documentos escritos por humanos como tendo sido gerados por IA. Abaixo, apresentamos a comparação entre as taxas de falsos positivos relatadas pelo Pangram e pelo GPTZero:

PangramGPTZero
Taxa de falsos positivos (%)0.01%1%
Taxa de falsos positivos (#)~1 em cada 10.000 documentos~1 em cada 100 documentos

Artigo do blogue sobre a taxa de falsos positivos do GPTZero

Aqui vemos o desempenho do GPTZero, com uma taxa de falsos positivos (FPR) de 1%.

O que revelam os estudos? Pangram vs. GPTZero

O Pangram e o GPTZero também se depararam em artigos de investigação sobre IA submetidos a revisão por pares. Isto fica bem ilustrado no recente estudo da Universidade de Maryland intitulado «As pessoas que utilizam frequentemente o ChatGPT para tarefas de escrita são detetores precisos e fiáveis de texto gerado por IA». Este estudo investigou a capacidade de anotadores humanos especializados para distinguir entre texto humano e texto gerado por IA.

No âmbito do estudo, os avaliadores humanos foram comparados com detetores disponíveis no mercado e de código aberto. O Pangram apresentou um desempenho superior ao de cada detetor humano individual, bem como superior ao de todas as alternativas comerciais, incluindo o GPTZero.

GPT-4oClaude
Pangram100%100%
GPTZero100%97.6%
Anotador 196.7%100%
Anotador 296.7%100%
Anotador 386.7%80%
Anotador 490.0%96.7%
Anotador 593.3%93.3%

Desempenho multilingue

As diferenças entre o modelo principal do Pangram e o GPTZero não se ficam por aí. Ambos os modelos são «multilíngues», o que significa que são capazes de detetar IA em várias línguas, para além do inglês. O Pangram é multilíngue nas 20 línguas mais utilizadas na Internet. O GPTZero suporta inglês, francês e espanhol. Aqui estão as línguas em que cada modelo foi testado:

IdiomaTaxa de falsos positivos (FPR) do PangramTaxa de falsos positivos (FPR) do GPTZeroTaxa de detecção da IA PangramTaxa de detecção da IA GPTZero
espanhol0.00%5.6%100.0%96.4%
Francês0.00%3.1%100.0%93.1%
Árabe0.10%Não testado100.0%Não testado
Checo0.00%Não testado99.89%Não testado
Alemão0.00%Não testado99.68%Não testado
grego0.00%Não testado99.79%Não testado
persa0.00%Não testado100.0%Não testado
Hindi0.00%Não testado99.58%Não testado
húngaro0.10%Não testado99.05%Não testado
Italiano0.00%Não testado100.0%Não testado
Japonês0.00%Não testado100.0%Não testado
holandês0.10%Não testado100.0%Não testado
polaco0.00%Não testado100.0%Não testado
Português0.00%Não testado100.0%Não testado
romeno0.10%Não testado100.0%Não testado
Russo0.00%Não testado100.0%Não testado
sueco0.00%Não testado99.89%Não testado
Turco0.00%Não testado99.79%Não testado
ucraniano0.00%Não testado99.89%Não testado
Urdu0.00%Não testado98.84%Não testado
Vietnamita0.00%Não testado99.89%Não testado
chinês0.00%Não testado99.89%Não testado

Para mais informações sobre o desempenho do Pangram com texto multilingue, consulte esta publicação no blogue

Desempenho do ESL

Além disso, ambos os modelos são treinados com especial atenção ao desempenho em textos de ESL (Inglês como Segunda Língua), uma vez que existe um receio generalizado de que os detectores de IA possam ser tendenciosos em relação a falantes não nativos de inglês. Tanto o GPTZero como o Pangram publicaram resultados relativos especificamente a textos de ESL. Veja abaixo como se comparam:

Taxa de falsos positivosTamanho da amostra
Pangram0.032%25,021
GPTZero1.1%91

Para saber mais sobre a abordagem da Pangram em relação aos textos de inglês como segunda língua (ESL), consulte esta publicação no blogue: https://www.pangram.com/blog/how-accurate-is-pangram-ai-detection-on-esl

Modelos ainda não lançados e o GPT-5

Outra preocupação para quem procura soluções de deteção de IA é o desempenho em modelos ainda não lançados. À medida que a corrida pela IA continua a expandir-se, tanto os grandes laboratórios de IA como as pequenas empresas emergentes lançam regularmente modelos importantes. É importante que uma solução de deteção de IA continue a fornecer resultados precisos em modelos nos quais talvez não tenha sido possível treiná-la diretamente.

O recente lançamento do GPT-5 proporcionou uma excelente oportunidade para descobrir isso! Poucas horas após o lançamento do novo modelo, a equipa do Pangram testou o desempenho do GPTZero e do Pangram com vários tipos de prompts. Eis os resultados:

PangramGPTZero
Documento 1100%2%
Documento 2100%0%
Documento 3100%0%
Documento 4100%0%
Documento 5100%9%
Documento 699%0%
Documento 7100%0%
Documento 8100%0%
Documento 9100%29%
Documento 10100%0%
Documento 11100%10%

Nota: O GPTZero lançou entretanto uma atualização do modelo que afirma ter um melhor desempenho no GPT-5! Para mais detalhes sobre a nossa comparação original, consulte esta publicação no blogue. Além disso, incentivamos os utilizadores a realizarem os seus próprios testes para comparar o desempenho em qualquer momento.

Conclusão

Em suma, a Pangram continua a ser a escolha mais sólida e fiável para a deteção de conteúdos gerados por IA. Quer as suas necessidades sejam na área da educação, da edição, da moderação de conteúdos ou de algo ainda mais específico, estamos aqui para lhe oferecer uma deteção de IA precisa e imparcial. Saiba mais no nosso blogue ou contacte-nos através do endereço info@pangram.com.


Bradley Emi
Bradley EmiDiretor Técnico, Cofundador

Bradley é investigador na área da IA e especialista no desenvolvimento de produtos de aprendizagem profunda no setor industrial. Recentemente, liderou o grupo de investigação em aprendizagem profunda da Absci, uma empresa de descoberta de medicamentos que utiliza IA generativa, e, anteriormente, integrou a equipa principal de visão computacional do Tesla Autopilot.

Enquanto estudante de pós-graduação, Bradley foi autor de várias publicações na área da investigação sobre aprendizagem profunda no Stanford Vision Lab. É licenciado em Física e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Para além da IA, interessa-se também por educação e filosofia, e é um ávido jogador de golfe.

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