以 AI 文本检测著称的 Pangram，现已正式推出其多模态检测能力。Pangram 的图像检测工具 Pangram Image 1.0 之前仅为研究预览版，现在已在网页端、公司 API 及同名 Chrome 扩展中全面上线。
根据 Pangram 的说法，该图像检测器在其评测集上的识别 AI 生成图片的准确率达到 99.96%。公司同时表示，过去几个月该模型的准确率有所提升，特别是在处理被编辑过的图片、低分辨率图片以及由当前最强 AI 模型生成的图片时表现更佳。与同类工具进行比较，TruthScan 的准确率为 96.33%，AI or Not 为 91.38%，Sightengine 则为 88.33%，差距相当明显。
不过需要说明的是，这些数字来自各家自建的评测集，口径并不统一，横向对比仅能作为参考。
Pangram Image 1.0 在视频检测方面的优势
视频方面则采用另一套方案。Pangram 为此单独准备了一个更轻量的模型 Pangram Image 1.0 Flash，通过逐帧检测来处理视频。公司称其在 DF26 基准上识别 AI 生成视频的准确率为 98.7%，比第二名高出 29 个百分点；同一基准下，TruthScan 为 84.2%，Sightengine 降至 81.8%。为了验证效果，Pangram 从社交平台选取了 129 段真实视频，再用 14 款最新的 AI 视频模型为其生成对应版本，以此构建测试集。
Pangram 还表示，其模型与学术研究者开发的检测器进行过对比，在基准测试中始终保持领先。
技术上的关键在于“抗折腾”。该模型经过专门训练，能够看穿压缩、模糊、人工噪声等常见的干扰性伪影——这些恰恰是过去让检测器失效的原因。此外，它可以用热力图示出图片中由 AI 生成的具体区域，而不仅仅是给出一个是或否的结论。检测门槛也已下调：图片最小尺寸从发布时的 512×512 像素降至 256×256 像素，不过低于 512 像素的结果会附带置信度降低的提示。
在使用层面，Pangram 在 Chrome 扩展中加入了图像检测能力，浏览器会在用户滚动浏览社交媒体、购物平台、租房信息等页面时标记出 AI 内容；网站上也可以直接上传视频，由模型判断是否为 AI 生成。值得注意的是，99.96% 这类数字来自厂商自己的评测集，真实场景中的表现取决于图片经过多少次转存、压缩与裁剪。检测工具与生成模型之间的这场拉锯，目前仍看不到终点。