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Apresentamos o Pangram 4

O Pangram 4 é o nosso modelo de deteção de texto gerado por IA mais preciso até à data, com um desempenho superior nos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) mais recentes, em texto humanizado e em textos editados por IA.

29 de julho de 2026

Hoje anunciamos o Pangram 4: o nosso detetor de IA mais potente e preciso até à data.

O Pangram 4 é mais de seis vezes maior do que o seu antecessor e apresenta melhorias significativas na deteção de «humanizadores», na identificação de texto assistido por IA e na deteção de limites em conteúdos intercalados entre texto humano e texto gerado por IA. É também um detetor robusto dos modelos de ponta mais recentes. Acreditamos que seja o melhor do seu género a nível mundial.

Para conhecer os números completos da avaliação, os detalhes da formação e as limitações conhecidas, consulte a publicação técnica do blogue sobre o Pangram 4 e a ficha do modelo Pangram 4. Também pode consultar o relatório técnico completo aqui.

Resultados

Em testes de desempenho internos, o Pangram 4 atinge uma taxa de falsos positivos de apenas 0,0041%, ou seja, aproximadamente um falso positivo por cada 24 000 documentos.

O Pangram 4 apresenta também uma redução significativa nos falsos negativos, atingindo uma taxa de falsos negativos de 0,3396%, o que representa uma descida em relação à taxa de falsos negativos de 1,99% do Pangram 3 nos nossos novos conjuntos de dados de teste.

Tanto quanto sabemos, o Pangram 4 é o primeiro modelo de deteção de IA capaz de distinguir, simultaneamente e numa única passagem, textos editados por IA de conteúdos misturados entre humanos e IA.

É resistente a humanizadores e a prompts adversariais, identificando o envolvimento da IA em resultados humanizados em 98,83% dos casos, em 13 ferramentas comerciais populares.

Este resultado é válido para todos os modelos de fronteira: todas as famílias de modelos são detetadas com uma FNR inferior a 0,7%, sem que se verifique uma correlação significativa entre a data de lançamento de um modelo e a sua detetabilidade.

Preços

Para além do lançamento dos nossos novos modelos, estamos a ajustar o funcionamento dos créditos e a quantidade incluída no seu plano. Em vez de cada digitalização ser arredondada para 1 000 palavras, será utilizada uma digitalização por cada 100 palavras, permitindo-lhe tirar o máximo partido dos seus créditos. Estamos também a ajustar o volume de digitalizações para refletir melhor as atualizações dos nossos modelos e o comportamento atual dos utilizadores.

Por fim, estamos muito contentes por poder incluir a digitalização de imagens em todos os planos, sem qualquer aumento de preço.

Aqui está uma análise detalhada das alterações ao plano, comparando a situação anterior com a atual:

Planos mensais anteriores

  • Individualmente: 600 créditos de 1 000 palavras
  • Prós: 3 000 digitalizações de 1 000 palavras

Planos mensais a partir de

  • Particular: Digitalização de até 300 000 palavras + 100 imagens digitalizadas
  • Vantagem: Digitalização de até 1 500 000 palavras por mês + 500 digitalizações de imagens

A mesma alteração no crédito aplica-se à API. As chamadas à API têm um custo de 0,05 dólares por cada 100 palavras, o que representa uma variação de preço de 1 a 2 vezes para documentos curtos e até 10 vezes para documentos longos.

Continuaremos a dar suporte ao Pangram 3 durante os próximos dois meses, estando a data prevista para a sua descontinuação marcada para 30 de setembro de 2026. Os pedidos por predefinição que não especifiquem um modelo continuarão a ser encaminhados para o Pangram 3 através do sistema de faturação anterior, até que o Pangram 3 seja descontinuado.

Para conhecer os números completos da avaliação, os detalhes da formação e as limitações conhecidas, consulte a publicação técnica do blogue sobre o Pangram 4 e a ficha do modelo Pangram 4. Também pode consultar o relatório técnico completo aqui.


Max Spero
Max SperoCEO, cofundador

O Max é um engenheiro experiente na área do aprendizado de máquina. Mais recentemente, trabalhou no setor de veículos autónomos na Nuro, liderando a iniciativa de aprendizado ativo da empresa. Tem um longo historial de implementação de produtos de aprendizado de máquina de sucesso na Google, na Two Sigma e na Yelp.

O Max é licenciado em Ciência da Computação Teórica e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Para além da sua paixão pela construção, é também um membro ativo da comunidade de cubos de Magic: The Gathering.

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