¿El mismo ensayo y otro porcentaje de IA? GPTZero y Copyleaks cambiaron de modelo en septiembre de 2026 y Pangram fijó una fecha límite

Puede que lo que haya cambiado sea el detector y no tu ensayo. Las notas de la versión de GPTZero indican que su nuevo modelo, al que llama 4o, salió el 18 de septiembre de 2026, mientras que su artículo de presentación dice que pasó a ser el modelo predeterminado para todos los usuarios el 20 de septiembre. Copyleaks lanzó la versión 11.0 de su modelo de detección de texto con IA el 22 de septiembre. Pangram anunció que su modelo anterior, el 3.3.2, seguiría siendo el predeterminado "until September 30, 2026" (hasta el 30 de septiembre de 2026). Si tus dos análisis caen a uno y otro lado de alguna de esas fechas, la diferencia entre ambos resultados puede no tener nada que ver con lo que hayas hecho en el texto, tanto si el número subió como si bajó.

Este artículo trata sobre esos tres detectores externos. Si los dos números que estás comparando vienen de Turnitin, su modelo sigue su propio calendario de actualizaciones, que explicamos en ¿Por qué cambió mi porcentaje de IA al volver a entregar el mismo trabajo?

Ninguna de estas fechas, por sí sola, te dice qué modelo evaluó tu análisis. Cada anuncio deja una laguna, y las lagunas son distintas en cada caso.

La entrada de las notas de la versión lleva por título "September 13, 2026 (2026-09-13-base, Model 4.10b aka 4o) | released on September 18, 2026" (13 de septiembre de 2026, 2026-09-13-base, Model 4.10b, también llamado 4o | publicado el 18 de septiembre de 2026). Es decir, la entrada tiene fecha del 13 de septiembre, pero el día de lanzamiento que indica es el 18. Enumera dos mejoras: "Decreased false positive rate on a variety of domains" (reducción de la tasa de falsos positivos en diversos ámbitos) e "Improved performance on third party benchmarks" (mejor rendimiento en pruebas de referencia de terceros).

El artículo de GPTZero en el que presenta el modelo lleva fecha del 24 de septiembre y da otro día: "As of 20 September 2026, the updated model is available to all users and is the default model offered on GPTZero." (Desde el 20 de septiembre de 2026, el modelo actualizado está disponible para todos los usuarios y es el modelo predeterminado que ofrece GPTZero).

No vamos a decidir cuál de las fechas es la buena. Un análisis anterior al 18 de septiembre es previo a ambas. Uno hecho del 20 de septiembre en adelante es posterior a ambas. Y uno realizado entre medias pudo caer de cualquier lado.

GPTZero cambia de modelo a menudo. Sus notas de la versión recogen once entradas de modelos con fecha de 2026 —diez modelos "base" y uno multilingüe—, así que dos análisis separados por un par de meses bien pueden haber pasado por modelos distintos incluso sin contar este cambio.

Hay un detalle que quizá notes en un resultado reciente: texto en gris. El artículo sobre 4o lo presenta como una novedad —"We've also introduced a new highlighting color: gray" (También hemos introducido un nuevo color de resaltado: el gris)— y explica que "Gray spans show which pieces of text are excluded by our AI detector" (Los fragmentos en gris muestran qué partes del texto excluye nuestro detector de IA), lo que por ahora se refiere a los encabezados. Las notas de la versión sitúan antes el cambio de fondo, el que deja los encabezados fuera de la entrada del modelo: el 1 de agosto (Model 4.8b), "headers are now excluded from our model's input" (los encabezados ahora quedan excluidos de la entrada de nuestro modelo). A la hora de comparar resultados, esa fecha anterior es la que importa. En un análisis de GPTZero previo al 1 de agosto, tus encabezados contaban; en uno posterior, ya no.

El 22 de septiembre, el registro de cambios de Copyleaks indica que ha "released version 11.0 of the AI Text Detection model" (publicado la versión 11.0 del modelo de detección de texto con IA), que "improves detection accuracy and extends coverage to recently released large language models" (mejora la precisión de detección y amplía la cobertura a los grandes modelos lingüísticos publicados recientemente).

El párrafo siguiente deja claro a quién va dirigido: "No request changes are needed - the modelVersion field in the response now returns v11.0." (No hace falta cambiar las solicitudes: el campo modelVersion de la respuesta ahora devuelve v11.0). Esto pertenece a la documentación de la API de Copyleaks, el servicio sobre el que se construyen otros programas. Dice que el nuevo modelo ya está activo en la detección de texto con IA de la API, pero no aclara cuándo hicieron ese mismo cambio la web de Copyleaks o la versión integrada en el sistema de tu universidad.

Hubo una universidad que sí avisó a su personal. Una entrada con fecha del 14 de septiembre en el blog del Center for Faculty Development and Innovation (Centro para el Desarrollo y la Innovación Docente) de Canisius University decía: "On Tuesday, September 22nd, Copyleaks will be updating their AI text detector model to help ensure accuracy with AI content detection." (El martes 22 de septiembre, Copyleaks actualizará su modelo detector de texto con IA para ayudar a garantizar la precisión en la detección de contenido con IA). Y añadía que "instructors should monitor their scans and be aware of variances with scan results and adjust settings accordingly." (los docentes deben supervisar sus análisis, estar atentos a posibles variaciones en los resultados y ajustar la configuración según corresponda). Es el aviso de una sola institución transmitido con cerca de una semana de antelación, y no menciona ningún número de versión. Aun así, apunta a que se esperaba que el cambio se notara en los análisis del profesorado, no solo en el código de los desarrolladores.

Si necesitas saber a qué modelo corresponde un resultado de Copyleaks, la API incluye ese dato desde el 16 de abril de 2024, cuando Copyleaks añadió el campo `modelVersion` a sus resultados de detección de IA. Que ese número aparezca o no en el informe que te enseñaron depende del sistema que lo haya generado.

Pangram 4 fue "released through the API" (publicado a través de la API) el 29 de julio de 2026. A continuación, la guía de migración indica: "Pangram 3.3.2 is still the default and will remain live until September 30, 2026." (Pangram 3.3.2 sigue siendo el modelo predeterminado y permanecerá activo hasta el 30 de septiembre de 2026). El artículo de lanzamiento detalla qué implica eso para los programas que no piden un modelo concreto: "Default requests that don't specify a model will continue routing to Pangram 3 using the previous billing system, until Pangram 3 is deprecated." (Las solicitudes predeterminadas que no especifiquen un modelo seguirán dirigiéndose a Pangram 3 con el sistema de facturación anterior hasta que Pangram 3 quede obsoleto).

Por tanto, según lo anunciado por Pangram, cualquier plataforma que llamara a Pangram sin indicar un modelo recibió la versión 3.3.2 durante todo septiembre y, según ese plan, dejaría de recibirla después del día 30.

Lo que no pudimos confirmar es que el cambio llegara a producirse. El 2 de octubre, ninguna de las páginas de Pangram que consultamos lo daba por hecho: ni la guía de migración (modificada por última vez el 7 de agosto), ni el artículo de lanzamiento, ni la ficha del modelo Pangram 4, ni la documentación de referencia de la API. Esta última describe una opción "default" (predeterminada) que "follows Pangram's current default model" (sigue el modelo predeterminado actual de Pangram), sin especificar cuál es ese modelo en este momento. Además, todo esto se refiere a la API; no dice qué modelo utilizó la propia web de Pangram durante la transición.

Hay una pista visible, aunque solo en un punto muy concreto. La guía de migración de Pangram explica que cambiaron las etiquetas por segmento ("window"): "AI-Assisted replaces the previous Lightly AI-Assisted and Moderately AI-Assisted labels." (AI-Assisted sustituye a las etiquetas anteriores Lightly AI-Assisted y Moderately AI-Assisted). Además, los resultados de Pangram 4 obtenidos mediante la API devuelven la versión "4.0". Por tanto, si en un resultado anterior aparecía un segmento con la etiqueta "Moderately AI-Assisted" y en uno posterior los segmentos solo dicen "AI-Assisted", ambos resultados no salieron del mismo modelo. Eso sí, hay dos salvedades. Esta diferencia afecta a las etiquetas por segmento, no al veredicto global, que en el propio ejemplo de la API de Pangram 4 también figura como "AI Assisted". Y el anuncio de Pangram de diciembre de 2025 indica que a los usuarios gratuitos se les mostraba "lightly AI-assisted text as Human, and moderately AI-assisted text as AI-generated" (el texto con asistencia ligera de IA como humano y el texto con asistencia moderada de IA como generado por IA), así que con una cuenta gratuita puede que nunca hayas llegado a ver esos dos niveles antiguos.

Las actualizaciones se describen en términos generales. GPTZero afirma que redujo los falsos positivos "on a variety of domains" (en diversos ámbitos); Copyleaks asegura que la versión 11.0 "improves detection accuracy" (mejora la precisión de detección) y abarca modelos lingüísticos más recientes. Ninguno de los dos dice en qué dirección se moverá un ensayo en particular.

Así que, si tu porcentaje bajó después de una de estas actualizaciones, eso no demuestra que tu revisión haya funcionado; y si subió, tampoco demuestra que la haya empeorado. Los dos números mezclan tus cambios en el texto con un cambio de modelo, y nada en ninguno de los dos resultados permite separar una cosa de la otra.

1. Contrasta las fechas. Anota el día de cada análisis y compáralo con las fechas de la tabla anterior. Si alguna de esas fechas queda en medio, toma los dos números como lecturas de dos instrumentos distintos.
2. Comprueba que la configuración coincida. Algunas herramientas permiten elegir el modo de análisis. El anuncio de GPTZero menciona el modo "Advanced Scan" (análisis avanzado), y Originality.ai permite analizar por modelo —"Classic" (modo clásico)— o con un "AI Allowance" (margen de IA) del 0%, 5%, 15%, 25% o 40%. Un modo distinto equivale a una medición distinta.
3. Para ver qué efecto tuvieron tus cambios, analiza las dos versiones el mismo día. Borrador antiguo y borrador nuevo, en la misma herramienta, con la misma configuración y uno detrás de otro. Así es casi seguro que el modelo será el mismo en ambos casos (si el resultado muestra el nombre o la versión del modelo, verifica que los dos coincidan, ya que durante una transición como la del 18 al 20 de septiembre podría tocarte cualquiera de los dos), y la diferencia se deberá al texto. Aun así, eso solo te dice qué opina esa herramienta ese día, no qué dirá la que usa tu centro.
4. Guarda el resultado completo, no solo el número. Conserva una captura de pantalla o el propio informe donde se vean la fecha, el modo y cualquier nombre o versión del modelo que aparezca. Un "34%" copiado a mano no se puede contrastar después con unas notas de la versión.
5. Si otra persona hizo el análisis, pregunta tres cosas: con qué herramienta, qué día y con qué configuración o versión. Sin esos datos, una cifra no se puede comparar con nada, tampoco con la comprobación que hayas hecho por tu cuenta.

Que dos herramientas distintas no coincidan ante el mismo archivo se debe a otros motivos, que explicamos en Por qué un mismo texto recibe porcentajes distintos en cada detector. Para saber qué significan las etiquetas de un resultado de GPTZero, consulta Mixed y AI-Polished en GPTZero: qué significan las etiquetas.

¿Se actualizará mi resultado anterior al nuevo modelo? Ninguno de los tres anuncios citados aquí dice que los resultados anteriores se vuelvan a calificar. Toma cualquier resultado guardado como la lectura del modelo que estuviera activo ese día. A modo de comparación, las notas de la versión de los modelos de Turnitin incluyen la frase "This release will not retroactively update previously-generated AI writing reports." (Esta versión no actualizará con carácter retroactivo los informes de escritura con IA generados previamente).

El análisis de mi profesor es anterior a la actualización y el mío es posterior. ¿Cuál cuenta? Ninguno anula al otro. Son lecturas de dos modelos distintos y, muy probablemente, con dos configuraciones distintas. El que tendrá en cuenta tu asignatura es el que pasó tu profesor, así que lo útil es preguntar qué herramienta, qué día y qué configuración lo produjeron. Un análisis que pases tú ahora con el modelo nuevo no equivale a repetir aquel análisis.

¿Afecta esto a mi porcentaje de Turnitin? No. Turnitin es otra empresa con sus propias actualizaciones de modelo. Comprueba sus fechas de la misma manera.

• GPTZero, GPTZero Release Notes (Model and API) (Notas de la versión de GPTZero: modelo y API), entradas del 13 de septiembre de 2026 (Model 4.10b) y del 1 de agosto de 2026 (Model 4.8b); consultado el 2 de octubre de 2026.
• GPTZero, Introducing GPTZero 4o (Presentación de GPTZero 4o), con fecha del 24 de septiembre de 2026; consultado el 2 de octubre de 2026.
• Copyleaks, What's New (Novedades de la documentación de la API), entradas del 22 de septiembre de 2026 y del 16 de abril de 2024; consultado el 2 de octubre de 2026.
• Canisius University, Center for Faculty Development and Innovation, Copyleaks AI Text Detector Model Update (Actualización del modelo detector de texto con IA de Copyleaks), con fecha del 14 de septiembre de 2026; consultado el 2 de octubre de 2026.
• Pangram, Pangram 4 Migration Guide (Guía de migración a Pangram 4, 6 de agosto de 2026) e Introducing Pangram 4 (Presentación de Pangram 4, 29 de julio de 2026); Introducing Pangram 3.0 with AI assistance detection (Presentación de Pangram 3.0 con detección de asistencia de IA, 11 de diciembre de 2025); AI Detection y Models en la documentación de referencia de la API de Pangram; todos consultados el 2 de octubre de 2026.
• Originality.ai, Introducing AI Allowance (Presentación de AI Allowance); consultado el 2 de octubre de 2026.