Modelos y plataformas de IA
Pangram lanza dos modelos para detectar imágenes y videos generados por IA
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Pangram anunció dos modelos de visión artificial el 4 de noviembre de 2026: Pangram Image 1.0, para detectar imágenes generadas por IA, y Pangram Image Flash 1.0, más pequeño y rápido, para analizar videos fotograma a fotograma. El lanzamiento también incorpora mapas de calor, carga nativa de videos, integración con la extensión de Chrome y compatibilidad con API para imágenes y videos.
El mapa de calor de Image 1.0 está diseñado para localizar el contenido sintético dentro de una imagen, como un elemento generado por IA en una fotografía que, por lo demás, es real. En una publicación oficial de lanzamiento en X, Pangram afirmó que el modelo identifica el 99,2 % de las imágenes generadas por IA y mantiene una tasa de falsos positivos del 0,27 %.
Pruebas pareadas de imágenes y videos
Para evaluar el modelo de imágenes, Pangram creó versiones sintéticas de 100 fotografías reales con 12 generadores de imágenes. Las indicaciones se ajustaban estrechamente a cada fotografía original, lo que produjo 1.200 imágenes sintéticas; Pangram informa de una precisión del 99,96 % para Image 1.0 en ese conjunto creado por la empresa. Esta cifra describe el rendimiento en ese emparejamiento específico de imágenes reales y sintéticas, no una tasa de precisión universal para todas las imágenes que se encuentran en internet.
La comparación de videos aplicó un principio similar de creación de versiones sintéticas. Pangram partió de 129 videos reales de redes sociales y utilizó 14 generadores de video para crear 100 videos sintéticos por generador, tomados del conjunto real, hasta alcanzar un total de 1.529 videos. Cada generador recibió el primer fotograma del video real y una descripción de la acción generada por un modelo de visión y lenguaje. Como cada video real y su contraparte sintética comparten la escena y el sujeto, el diseño pone a prueba si un detector puede distinguir clips similares sin favorecer un atajo que asocie determinados contenidos con la IA.
El benchmark de video DF26
Pangram evaluó Flash 1.0 con DF26, un benchmark descrito en un artículo preliminar presentado el 7 de septiembre de 2026. El benchmark contiene 271 videos reales y 2.420 sintéticos, generados por siete modelos de video modernos. Se centra en grabaciones de una persona hablando directamente a cámara, declaraciones oficiales y entrevistas de estudio. Sus autores informan de que tanto las personas como los detectores de deepfakes más avanzados obtuvieron resultados cercanos al azar, y abogan por evaluaciones que pongan a prueba explícitamente la robustez ante los cambios en la distribución provocados por los generadores modernos.
Pangram afirma que Image Flash 1.0 obtiene un 98,7 % en DF26, 29 puntos por encima del siguiente detector con mejor resultado. La carga nativa de videos incorpora ese modelo al panel: Flash analiza cada fotograma e identifica qué partes de un video cargado dan positivo en la detección de IA.
Más allá de la vista previa de investigación
La vista previa de investigación del 29 de julio de 2026 solo aceptaba imágenes de 512 por 512 píxeles o más, y señalaba que no podía detectar con confianza deepfakes ni intercambios de rostros. Pangram afirma que la versión 1.0 mejora el rendimiento con deepfakes, imágenes de baja resolución y modelos de generación de vanguardia. Ahora, la entrada mínima es de 256 por 256 píxeles, pero las imágenes de menos de 512 píxeles generan un aviso de confianza reducida.
Pangram afirma que entrena el nuevo modelo para detectar transformaciones como la compresión, la reducción de resolución, el desenfoque y el ruido, ya sea que las introduzcan las plataformas sociales o quienes intentan eludir la detección. Desde la vista previa, también se ha ampliado el acceso: en aquel momento, el acceso a la API de imágenes era solo por invitación, y la entrada de video en el panel y la integración con Chrome figuraban como funciones previstas. Image 1.0 está integrado en la extensión de Chrome para señalar contenido generado por IA en redes sociales, sitios de compras y sitios de alquiler, mientras que la API actualizada admite la detección de imágenes y videos.
La importancia práctica del lanzamiento radica en combinar los nuevos modelos con esas opciones de acceso: la detección puede ejecutarse en el flujo de un navegador, en un video cargado o mediante una integración con API. El aviso de confianza reducida para las imágenes más pequeñas sigue siendo la principal salvedad y demuestra que una mayor compatibilidad con distintos tamaños de entrada y una distribución más amplia no garantizan un nivel de confianza uniforme para todas las imágenes.
