Welche KI-Modelle erkennt Turnitin? Die genannte Liste und die Lücke

Turnitins englische FAQ zur KI-Schreiberkennung nennt 32 Modelle, von `GPT-4o` bis `Grok-4.1`, und sagt, ihr Detektor könne "can detect content from" (Inhalte erkennen kann, die von diesen Modellen stammen) sowie "and tools based on these LLMs as well" (und auch Werkzeuge, die auf diesen LLMs aufbauen). Auf der Liste zu stehen ist kein Versprechen, dass Ihr Text auffällt; dieselbe Seite sagt "we might miss some AI written text" (dass wir womöglich einen Teil des KI-geschriebenen Texts übersehen). Nicht darauf zu stehen ist ebenso wenig ein Freifahrtschein. Modellnamen, über die andere Detektor-Anbieter schreiben – GPT-6 Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.7, Grok 4.6 und Fable 5.1 – kommen in keinem von Turnitins 461 englischen Hilfe-Artikeln vor, Stand 17. September 2026. Das heißt: Turnitin hat sie dort nicht beim Namen genannt. Die FAQ sagt nicht, was mit Text aus einem nicht gelisteten Modell passiert; der Satz direkt nach der Liste lautet "We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future." (Wir werden unsere Erkennungsfähigkeiten künftig auf weitere Modelle ausweiten.)

Die Liste beantwortet also eine engere Frage, als Sie vermutlich mitgebracht haben. Sie sagt Ihnen, wozu Turnitin seinen Namen hergegeben hat. Sie sagt Ihnen nicht, welches Ergebnis eine bestimmte Arbeit bekommt – bei keinem Modell, gelistet oder nicht.

Im Folgenden: die Liste in der gedruckten Fassung, was die Formulierung Turnitin abverlangt, wie wir die Lücke gezählt haben und was Sie damit anfangen.

Sie steht in der FAQ zu Turnitins KI-Schreiberkennung. Ihr erster Satz begrenzt sie auf Englisch: "The following content and FAQs pertain to our AI writing detection capabilities for English submissions only." (Die folgenden Inhalte und FAQs betreffen ausschließlich unsere Möglichkeiten zur Erkennung von KI-Texten in englischsprachigen Einreichungen.) Dem Zeitstempel nach wurde sie zuletzt am 28. August 2026 bearbeitet.

Der Satz beginnt mit "Currently, Turnitin's AI writing detection model for English submissions can detect content from" (Derzeit kann Turnitins Modell zur Erkennung von KI-Texten in englischsprachigen Einreichungen Inhalte erkennen, die von folgenden Modellen stammen) und geht dann die Modelle durch, jedes mit einem Veröffentlichungsdatum in Klammern. Wir haben an den Kommas getrennt, vom ersten Modell bis zu den Worten "and tools based on these LLMs" (und Werkzeuge, die auf diesen LLMs basieren), das ergibt 32 Einträge. `GPT-5.2` und `GPT-5.2-pro` zählen als zwei; der abschließende Ausdruck "tools based on these LLMs" (Werkzeuge, die auf diesen LLMs basieren) wird nicht als Eintrag gezählt. Rechtschreibung und die eigenwilligen Leerzeichen stammen von Turnitin:

Die Veröffentlichungsdaten haben wir absichtlich aus der Tabelle gelassen. Die Liste steht zweimal auf derselben Seite, einmal unter "How does it work?" (Wie funktioniert es?) und einmal unter "Which AI writing models can Turnitin's technology detect?" (Welche KI-Schreibmodelle kann die Technologie von Turnitin erkennen?), und die beiden Fassungen sind bis auf zwei Daten identisch. In der ersten ist `o1-mini` mit 2024-09 angegeben, in der zweiten mit 2024-12. Die erste datiert `Claude Sonnet-4.6` auf 2026-02, die zweite auf 2026-05. Wir werden diese Entscheidung nicht für Turnitin treffen. Wenn ein Datum für Ihr Argument zählt, zitieren Sie die Fassung, die Sie meinen, und sagen Sie, dass die andere etwas anderes angibt.

Eine weitere Liste wird mit dieser hier verwechselt. Turnitins Versionshinweis vom 18. August 2026 nennt ebenfalls Modelle, kündigt aber die Erkennung für Arabisch an – und sagt das auch: "our Arabic AI writing model is a separate model from our English AI writing, Spanish AI writing, and Japanese AI writing models." (Unser arabisches KI-Schreibmodell ist ein eigenständiges Modell, getrennt von unseren Modellen für englische, spanische und japanische KI-Texte.) Aus diesem Eintrag stammen Opus 4.6 (dort gedruckt als `Claude Opus 4.5 (released 2025-11) and 4.6`), `OpenAI o3` und `Qwen 3 Next`. Keines dieser drei steht auf der englischen Liste; der einzige Opus-Eintrag dort ist `Claude-Opus- 4.5`. Wenn Sie auf Englisch schreiben und diesen Versionshinweis als "Turnitin added Opus 4.6" (Turnitin hat Opus 4.6 hinzugefügt) lesen, haben Sie die Liste des falschen Modells gelesen.

Das Verb in der englischen Modellsammlung lautet "can detect content from" (Inhalte aus diesen Modellen erkennen können). In diesem Satz heißt es nicht "trained on" (darauf trainiert) und nicht "tested against" (dagegen getestet). Der Unterschied geht leicht verloren, weil Turnitin seine japanische Erkennung mit einem dieser anderen Verben beschreibt: Ein Versionshinweis aus dem Jahr 2025 sagt, die japanischen Modelle seien "trained to detect text likely generated with" (darauf trainiert, Text zu erkennen, der wahrscheinlich mit diesen Modellen erzeugt wurde) GPT-4 und GPT-4o. Übertragen Sie das japanische Verb nicht auf die englische Liste.

Was zu diesem Verb nicht dazugehört, ist eine Zahl. Bei keinem Eintrag auf der Liste steht eine Erkennungsrate daneben, und die Liste stuft kein Modell als schwerer zu erkennen ein als ein anderes. Die Aussage "Claude is detected less often than GPT" (Claude wird seltener erkannt als GPT) lässt sich mit dieser Liste also nicht belegen.

Dieselbe FAQ ist auch beim Preis, den ihr niedriges Fehlalarm-Ziel hat, sehr deutlich:

In order to maintain this low rate of 1% for false positives, there is a chance that we might miss some AI written text in a document. We're comfortable with that since we do not want to incorrectly highlight human-written text as AI-written. (Um diese niedrige Fehlalarmrate von 1 % zu halten, nehmen wir in Kauf, dass uns in einem Dokument womöglich ein Teil des KI-geschriebenen Texts entgeht. Damit können wir leben, denn wir wollen von Menschen geschriebenen Text nicht fälschlich als KI-geschrieben markieren.)

Dann nennt sie ein Beispiel: Wenn der Detektor 50 % eines Dokuments als wahrscheinlich von einem KI-Werkzeug geschrieben einstuft, dann können in dem Dokument "could contain as much as 65% AI writing" (bis zu 65 % KI-Text enthalten sein). Das gilt auch für gelistete Modelle.

Und die Liste ist nicht festgeschrieben. Auf die Frage, ob sich der KI-Anteil ändert, wenn sich der Detektor und die Modelle weiterentwickeln, antwortet die FAQ: "it is likely that our detection capabilities will also change, affecting the AI percentage" (es ist wahrscheinlich, dass sich auch unsere Erkennungsfähigkeiten ändern, was sich auf den KI-Anteil auswirkt), und dann: "However, for a submitted document, the AI percentage will change only if it's re-submitted again to be processed." (Bei einem bereits eingereichten Dokument ändert sich der KI-Anteil jedoch nur, wenn es erneut eingereicht und verarbeitet wird.) Der Anteil in einem Bericht, den Sie bereits haben, bleibt also, wie er ist, solange das Dokument nicht neu eingereicht wird.

Andere Detektor-Anbieter veröffentlichen Beiträge über Modellnamen, die nicht auf Turnitins Liste stehen. Im Blog von Originality.ai gibt es "Is GPT-6 Astra Content Detectable?" (Ist von GPT-6 Astra stammender Inhalt erkennbar?), "Is Gemini 3.7 Flash Content Detectable?" (Ist von Gemini 3.7 Flash stammender Inhalt erkennbar?) und "Is Grok 4.6 Content Detectable?" (Ist von Grok 4.6 stammender Inhalt erkennbar?); bei Pangram gibt es "Can Pangram Detect Claude Opus 5?" (Kann Pangram Claude Opus 5 erkennen?) und "Does Pangram Detect Fable 5.1?" (Erkennt Pangram Fable 5.1?). Wir geben nicht wieder, was diese Beiträge herausgefunden haben, und wir haben die Modelle auch nicht gegen die Ankündigungen ihrer Hersteller geprüft. Die Namen haben wir für genau eines benutzt: um zu sehen, ob Turnitins Dokumentation sie erwähnt.

Nein – jedenfalls nicht, soweit sein englisches Helpcenter reicht. Was dieses Nein genau bedeutet, steht hier.

• Korpus. Alle englischen Artikel in Turnitins Helpcenter auf guides.turnitin.com: 461 Artikel. Auf diese Zahl sind wir am 17. September 2026 (UTC) auf zwei Wegen gekommen: über die öffentliche Artikel-API des Helpcenters, durchgeblättert bis zum Ende (fünf Seiten, 461 eindeutige Artikel), und über die Sitemap des Helpcenters (461 englische Artikeladressen). Beide Mengen deckten sich, auf keiner Seite blieb etwas übrig. Ein zweiter Durchlauf über die API rund eine halbe Stunde später ergab erneut 461.
• Methode. Aus jedem Artikelkörper wurden die Tags entfernt, dann lief eine exakte, zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidende Textsuche.
• Suchen ohne jeden Treffer in allen 461 Artikeln: `GPT-6`, `Astra`, `Opus 5`, `Opus-5`, `Opus- 5`, `Sonnet 5`, `Gemini 3.7`, `Gemini-3.7`, `Grok 4.6`, `Grok-4.6`, `Fable`.
• Beweis, dass die Suche funktionierte. Gleicher Korpus, gleiche Suche: `Nova-2-lite` erscheint in 1 Artikel (der FAQ, und dort zweimal, einmal in jeder Fassung der Liste), `GPT-5.4` in 2 Artikeln. Die Suche ist also live. Sie trifft exakte Zeichenketten, weshalb in der Liste oben auch die von Turnitin selbst verwendeten Schreibweisen mit Leerzeichen und Bindestrich stehen, etwa `Opus- 5` in Anlehnung an das `Claude-Opus- 4.5` der Liste.
• Nicht abgedeckt. turnitin.com selbst, also die Marketing-Website und Turnitins Blog. Die haben wir nicht durchsucht, also behaupten wir nicht, Turnitin habe diese Namen nirgendwo erwähnt. Die Aussage endet beim Helpcenter.

Jetzt der Teil, der mehr zählt als die Zahl. Ein fehlender Name sagt Ihnen, was Turnitin veröffentlicht hat, nicht, was sein Detektor tut. Die FAQ sagt nicht, was mit Text aus einem Modell passiert, das sie nicht gelistet hat. Was sie über andere Modelle sagt, blickt nach vorn. In beiden Fassungen lautet der Satz direkt nach der Liste:

We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future. (Wir werden unsere Erkennungsfähigkeiten künftig auf weitere Modelle ausweiten.)

Ihre Antwort auf die Frage, wie man sich für Modelle "yet to emerge" (die erst noch entstehen) wappnet, sagt "we are continuously updating our model to detect these additional LLMs" (wir aktualisieren unser Modell fortlaufend, um diese zusätzlichen LLMs zu erkennen), und zwei Sätze später: "Since then, we've expanded our detection capabilities to include a large number of other LLMs as mentioned in the FAQ earlier." (Seitdem haben wir unsere Erkennungsfähigkeiten auf eine große Zahl weiterer LLMs ausgeweitet, wie weiter oben in der FAQ erwähnt.) Die Liste selbst endet mit "and tools based on these LLMs as well" (sowie Werkzeuge, die auf diesen LLMs aufbauen), ohne zu sagen, ob ein späteres Modell desselben Herstellers mitzählt. Keiner dieser Sätze sagt, dass ein nicht gelistetes Modell heute erkannt wird, und keiner sagt, dass es durchrutscht. Darum sagt dieser Artikel auch keins von beidem.

1. Lesen Sie die Liste selbst, und zwar an dem Tag, an dem Sie sie brauchen. Öffnen Sie die FAQ, suchen Sie auf der Seite nach "can detect content from" (Inhalte aus diesen Modellen erkennen kann) und notieren Sie den Zeitstempel der Seite. Als wir nachgesehen haben, war diese Seite zuletzt am 28. August 2026 bearbeitet worden, und sie wird an Ort und Stelle geändert. Ein Screenshot mit Datum darauf ist in einem Gespräch mehr wert als die Umschreibung in irgendeinem Artikel, auch in unserem.
2. Gleichen Sie den genauen Modellnamen ab, nicht den Namen der Anwendung. Auf der Liste stehen Modelle (`Claude Sonnet-4.5`, `Gemini 2.5 Flash`), keine Chat-Apps. Wenn Sie nicht sagen können, welches Modell ein Werkzeug gerade ausgeführt hat, kann die Liste für Sie nichts klären, und die Wendung "tools based on these LLMs" (Werkzeuge, die auf diesen LLMs aufbauen) nennt kein einziges Werkzeug beim Namen.
3. Prüfen Sie die Sprache. Eine englische Arbeit geht auf die englische Liste. Spanische, japanische und arabische Einreichungen haben jeweils ihr eigenes Modell und ihre eigene Liste, und die decken sich nicht mit der englischen.
4. Halten Sie die Liste aus jedem Streit um Ihre eigene Arbeit heraus. Auf welcher Seite der Liste Ihr Modell auch steht, dieselbe FAQ enthält einen Satz, der in die andere Richtung zeigt – und keine von beiden handelt von Ihrem Dokument.
5. Wenn Sie schon einen Bericht haben, arbeiten Sie mit dem Bericht. Der Anteil in einem eingereichten Dokument ändert sich nur bei einer erneuten Einreichung, der Bericht in Ihrer Hand bleibt also so, wie er bewertet wurde. Wie Sie einen Turnitin-Bericht zur KI-Schreibung lesen erklärt, was in dieser Zahl steckt. Wenn Sie den markierten Text selbst geschrieben haben, bringen eine Antwort vorbereiten und die Versionsgeschichte sichern Ihnen mehr als die Modellsammlung.

Steht Claude Opus 4.6 auf Turnitins Liste? Nicht auf der englischen. Die Claude-Einträge der englischen FAQ enden bei `Claude Sonnet-4.6`, `Claude-Haiku-4.5` und `Claude-Opus- 4.5`. Opus 4.6 wird im Versionshinweis vom 18. August 2026 genannt, und der beschreibt das arabische Erkennungsmodell.

Hat Turnitin seine englische Modellsammlung im August aktualisiert? Die FAQ-Seite wurde zuletzt am 28. August 2026 bearbeitet, aber ein Bearbeitungszeitstempel sagt nicht, welcher Teil sich geändert hat, und uns liegt keine vollständige Kopie der Liste von vor diesem Datum vor, um sie zu vergleichen. Die Liste im Versionshinweis vom 18. August gehört zum arabischen Modell.

Sagt mir die Liste, wie wahrscheinlich es ist, dass mein Modell auffällt? Nein. Zu keinem Modell nennt die Liste eine Zahl. Die Zahlen, die die FAQ nennt, gelten für den Detektor insgesamt, etwa das Ziel von 1 % Fehlalarmen und das Beispiel, dass ein Ergebnis von 50 % "could contain as much as 65% AI writing" (bedeuten kann, dass bis zu 65 % KI-Text enthalten sind).

Welches Veröffentlichungsdatum für `Claude Sonnet-4.6` ist richtig? Die Seite nennt beide, 2026-02 und 2026-05, je einmal pro Fassung der Liste. Die arabische Liste verwendet 2026-05. Wir würden den Modellnamen zitieren und das Datum weglassen.

Diese Seite ist der Überblick. Jeder der folgenden Texte geht bei einer Modellfamilie oder einer Grenze tiefer:

• Erkennt Turnitin GPT-5 und andere neue KI-Modelle?
• Erkennt Turnitin speziell Claude?
• Erkennt Turnitin Gemini und Copilot?
• Erkennt Turnitin Claude, Copilot oder Gemini? erklärt, warum eine Abdeckungsliste kein Ranking einzelner Modelle ist und was das Fehlen von Copilot nicht beweist.
• Erkennt Turnitin DeepSeek?
• Erkennt Turnitin Grok?
• Erkennt Turnitin LLaMA?
• Erkennt Turnitin Text von Mistral?
• Erkennt Turnitin Perplexity AI?
• KI-Erkennung bei Turnitin für Arabisch: Was sich für arabisch Schreibende geändert hat vergleicht die arabische Liste mit der englischen.
• Kann Turnitin KI in nicht englischsprachigen Einreichungen erkennen? behandelt die separaten spanischen, japanischen und arabischen Modelle.

Alle am 17. September 2026 (UTC) im ausgeloggten Zustand gelesen. Turnitin ändert diese Seiten an Ort und Stelle – öffnen Sie sie erneut, bevor Sie sich auf irgendetwas hiervon verlassen.

• Turnitin Guides, Fragen und Antworten zu den KI-Schreiberkennungsfunktionen von Turnitin. Zeitstempel der Seite: 28. August 2026. Quelle der Modellsammlung, beider Fassungen und jedes FAQ-Zitats oben.
• Turnitin Guides, Versionshinweise von Turnitin, Eintrag vom 18. August 2026, über die Erkennung für modernes Hocharabisch. Ebenfalls die Quelle der japanischen Formulierung "trained to detect" (darauf trainiert zu erkennen), in einem Eintrag aus dem Jahr 2025.
• Turnitin Guides, alle 461 englischen (en-us) Hilfe-Artikel für die Namenssuche, gezählt über die öffentliche Artikel-API des Helpcenters und seine Sitemap-Übersicht.
• Blogbeiträge, die nur als Quelle der Modellnamen im Abschnitt über die Namen dienen, die nicht auf der Liste stehen: Originality.ai, Ist von GPT-6 Astra stammender Inhalt erkennbar?, Ist von Gemini 3.7 Flash stammender Inhalt erkennbar? und Ist von Grok 4.6 stammender Inhalt erkennbar?; Pangram, Kann Pangram Claude Opus 5 erkennen? und Erkennt Pangram Fable 5.1?.