¿Qué modelos de IA detecta Turnitin? La lista oficial y lo que se queda fuera

La FAQ de Turnitin sobre la detección de escritura con IA en inglés nombra 32 modelos, de `GPT-4o` a `Grok-4.1`, y dice que su detector puede «can detect content from» (detectar el contenido que procede de ellos) y «and tools based on these LLMs as well» (también las herramientas basadas en estos LLM). Estar en esa lista no es una promesa de que tu texto vaya a ser detectado; la misma página dice «we might miss some AI written text» (que podemos pasar por alto parte del texto escrito con IA). No estar tampoco es un salvoconducto. Los nombres de modelos sobre los que han estado escribiendo otras empresas de detectores, como GPT-6 Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.7, Grok 4.6 y Fable 5.1, no aparecen en ninguno de los 461 artículos de ayuda en inglés de Turnitin a fecha del 17 de septiembre de 2026. Eso significa que Turnitin no los ha nombrado ahí. La FAQ no dice qué ocurre con el texto de un modelo que no ha incluido en la lista; la frase justo después de la lista dice «We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future.» (Seguiremos ampliando en el futuro nuestra capacidad de detección a otros modelos.)

Así que la lista responde a una pregunta más estrecha que la que probablemente traías. Te dice a qué ha puesto Turnitin su nombre. No te dice qué puntuación va a recibir un trabajo concreto, con ningún modelo, esté o no en la lista.

Abajo: la lista tal como está impresa, a qué se compromete Turnitin con esa redacción, cómo contamos el hueco y qué hacer con todo ello.

Está en la FAQ sobre las capacidades de detección de escritura con IA de Turnitin. Su primera línea la limita al inglés: «The following content and FAQs pertain to our AI writing detection capabilities for English submissions only.» (El contenido y las preguntas frecuentes que siguen se refieren únicamente a nuestras capacidades de detección de escritura con IA para envíos en inglés.) Por su marca de tiempo, se editó por última vez el 28 de agosto de 2026.

La frase empieza con «Currently, Turnitin's AI writing detection model for English submissions can detect content from» (Actualmente, el modelo de detección de escritura con IA de Turnitin para envíos en inglés puede detectar contenido procedente de) y después recorre los modelos, cada uno con una fecha de lanzamiento entre corchetes. La dividimos por las comas, desde el primer modelo hasta las palabras «and tools based on these LLMs» (y las herramientas basadas en estos LLM), lo que da 32 entradas. `GPT-5.2` y `GPT-5.2-pro` cuentan como dos; el cierre «tools based on these LLMs» (las herramientas basadas en estos LLM) no cuenta como entrada. La ortografía y los espacios raros son de Turnitin:

Dejamos las fechas de lanzamiento fuera de la tabla a propósito. La lista está impresa dos veces en la misma página, una bajo «How does it work?» (¿Cómo funciona?) y otra bajo «Which AI writing models can Turnitin's technology detect?» (¿Qué modelos de escritura con IA puede detectar la tecnología de Turnitin?), y las dos copias son idénticas salvo por dos fechas. La primera da `o1-mini` como lanzado en 2024-09 y la segunda en 2024-12. La primera fecha `Claude Sonnet-4.6` en 2026-02, la segunda en 2026-05. No vamos a elegir una en nombre de Turnitin. Si una fecha importa para tu argumento, cita la copia que quieres decir y señala que la otra dice otra cosa.

Hay otra lista que se confunde con esta. La entrada de las notas de versión del 18 de agosto de 2026 de Turnitin también nombra modelos, pero lo que anuncia es la detección en árabe, y lo dice: «our Arabic AI writing model is a separate model from our English AI writing, Spanish AI writing, and Japanese AI writing models.» (Nuestro modelo de escritura con IA en árabe es un modelo distinto de nuestros modelos de escritura con IA en inglés, español y japonés.) De esa entrada salen Opus 4.6 (impreso allí como `Claude Opus 4.5 (released 2025-11) and 4.6`), `OpenAI o3` y `Qwen 3 Next`. Ninguno de esos tres está en la lista en inglés; la única entrada Opus que hay en ella es `Claude-Opus- 4.5`. Si escribes en inglés y lees esa nota de versión como «Turnitin added Opus 4.6» (Turnitin añadió Opus 4.6), has leído la lista del modelo equivocado.

El verbo en la lista de modelos en inglés es «can detect content from» (puede detectar el contenido que procede de ellos). En esa frase no es «trained on» (entrenado con) ni «tested against» (probado contra). La diferencia se pierde con facilidad, porque Turnitin describe su detección en japonés con uno de esos otros verbos: una nota de versión de 2025 dice que los modelos japoneses fueron «trained to detect text likely generated with» (entrenados para detectar texto probablemente generado con) GPT-4 y GPT-4o. No traslades el verbo japonés a la lista en inglés.

Lo que no acompaña a ese verbo es una cifra. Ninguna entrada de la lista lleva al lado una tasa de detección, y la lista no ordena un modelo como más difícil de detectar que otro. Así que «Claude is detected less often than GPT» (Claude se detecta menos a menudo que GPT) no es algo que puedas respaldar con esta lista.

La misma FAQ también es clara sobre el coste de su objetivo de falsos positivos bajos:

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. (Para mantener esta tasa baja de falsos positivos del 1 %, existe la posibilidad de que pasemos por alto parte del texto escrito con IA en un documento. Estamos cómodos con ello porque no queremos señalar por error texto escrito por una persona como escrito con IA.)

Después da un ejemplo: si identifica el 50 % de un documento como probablemente escrito por una herramienta de IA, el documento «could contain as much as 65% AI writing» (podría contener hasta un 65 % de escritura con IA). Eso vale también para los modelos de la lista.

Y la lista no es fija. A la pregunta de si el porcentaje de IA cambiará a medida que evolucionen el detector y los modelos, la FAQ dice «it is likely that our detection capabilities will also change, affecting the AI percentage» (es probable que nuestras capacidades de detección también cambien, lo que afectará al porcentaje de IA), y después: «However, for a submitted document, the AI percentage will change only if it's re-submitted again to be processed.» (Sin embargo, en el caso de un documento ya enviado, el porcentaje de IA solo cambiará si se vuelve a enviar para que se procese.) Así que el porcentaje de un informe que ya tienes se queda como está, salvo que el documento se vuelva a enviar.

Otras empresas de detectores han publicado entradas sobre nombres de modelos que no están en la lista de Turnitin. El blog de Originality.ai tiene «Is GPT-6 Astra Content Detectable?» (¿Se puede detectar el contenido de GPT-6 Astra?), «Is Gemini 3.7 Flash Content Detectable?» (¿Se puede detectar el contenido de Gemini 3.7 Flash?) e «Is Grok 4.6 Content Detectable?» (¿Se puede detectar el contenido de Grok 4.6?); el de Pangram tiene «Can Pangram Detect Claude Opus 5?» (¿Puede Pangram detectar Claude Opus 5?) y «Does Pangram Detect Fable 5.1?» (¿Detecta Pangram Fable 5.1?). No estamos contando qué encontraron esas entradas, y no hemos contrastado los modelos con los anuncios de sus fabricantes. Usamos los nombres para una sola cosa: ver si la documentación de Turnitin los menciona.

No, al menos por lo que respecta a su centro de ayuda en inglés. Esto es exactamente lo que significa ese «no».

• Corpus. Todos los artículos en inglés del centro de ayuda de Turnitin en guides.turnitin.com: 461 artículos. Llegamos a esa cifra de dos maneras el 17 de septiembre de 2026 (UTC): recorriendo hasta el final la API pública de artículos del centro de ayuda (cinco páginas, 461 artículos únicos) y a partir del sitemap del centro de ayuda (461 direcciones de artículos en inglés). Los dos conjuntos coincidieron, sin que sobrara nada en ninguno de los lados. Una segunda pasada por la API media hora después devolvió 461 otra vez.
• Método. Se quitaron las etiquetas del cuerpo de cada artículo y después se hizo una búsqueda de texto exacta y sensible a mayúsculas.
• Búsquedas con cero resultados en los 461: `GPT-6`, `Astra`, `Opus 5`, `Opus-5`, `Opus- 5`, `Sonnet 5`, `Gemini 3.7`, `Gemini-3.7`, `Grok 4.6`, `Grok-4.6`, `Fable`.
• Prueba de que la búsqueda funcionaba. Mismo corpus, misma búsqueda: `Nova-2-lite` aparece en 1 artículo (la FAQ, dos veces, una en cada copia de la lista) y `GPT-5.4` en 2 artículos. La búsqueda está viva. Coincide con cadenas exactas, y por eso la lista de arriba incluye las grafías con espacio y con guion que usa el propio Turnitin, como `Opus- 5`, a imagen del `Claude-Opus- 4.5` de la lista.
• No cubierto. turnitin.com en sí, es decir, el sitio de marketing y el blog de Turnitin. No los buscamos, así que no decimos que Turnitin no haya mencionado nunca estos nombres en ningún sitio. La afirmación se detiene en el centro de ayuda.

Ahora la parte que importa más que el recuento. Un nombre ausente te dice qué ha publicado Turnitin, no qué hace su detector. La FAQ no dice qué pasa con el texto de un modelo que no ha incluido en la lista. Lo que sí dice sobre otros modelos mira hacia delante. En las dos copias, la frase justo después de la lista es:

We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future. (Seguiremos ampliando en el futuro nuestra capacidad de detección a otros modelos.)

Su respuesta sobre cómo prepararse para los modelos «yet to emerge» (que aún están por aparecer) dice «we are continuously updating our model to detect these additional LLMs» (estamos actualizando continuamente nuestro modelo para detectar estos LLM adicionales), y dos frases después: «Since then, we've expanded our detection capabilities to include a large number of other LLMs as mentioned in the FAQ earlier.» (Desde entonces hemos ampliado nuestra capacidad de detección para incluir un gran número de otros LLM, como se mencionaba antes en la FAQ.) La lista misma termina con «and tools based on these LLMs as well» (y también las herramientas basadas en estos LLM) sin decir si cuenta un modelo posterior del mismo fabricante. Ninguna de estas frases dice que un modelo no listado se detecte hoy, y ninguna dice que se libre. Así que este artículo no dice ninguna de las dos cosas.

1. Lee la lista tú mismo, el día que la necesites. Abre la FAQ, busca en la página «can detect content from» (detectar el contenido que procede de ellos) y anota la marca de tiempo de la página. Cuando lo comprobamos, esa página se había editado por última vez el 28 de agosto de 2026, y se edita en el sitio. Una captura de pantalla con fecha vale más en una reunión que la paráfrasis de cualquier artículo, incluido el nuestro.
2. Compara el nombre exacto del modelo, no el de la aplicación. La lista nombra modelos (`Claude Sonnet-4.5`, `Gemini 2.5 Flash`), no aplicaciones de chat. Si no puedes saber qué modelo estaba ejecutando una herramienta, la lista no puede aclararte nada, y la cláusula «tools based on these LLMs» (las herramientas basadas en estos LLM) no nombra ninguna herramienta.
3. Comprueba el idioma. Un trabajo en inglés va a la lista en inglés. Los envíos en español, japonés y árabe tienen cada uno su propio modelo y su propia lista, y no coinciden con la inglesa.
4. Mantén la lista fuera de cualquier discusión sobre tu propio trabajo. Del lado de la lista que esté tu modelo, la misma FAQ tiene una frase que apunta en el otro sentido, y ninguno de los dos lados va sobre tu documento.
5. Si ya tienes un informe, trabaja desde el informe. El porcentaje de un documento enviado solo cambia cuando se vuelve a enviar, así que el informe que tienes en la mano se queda con la puntuación que recibió. Cómo leer un informe de escritura con IA de Turnitin explica qué incluye esa cifra. Si el texto marcado lo escribiste tú, preparar una respuesta y guardar el historial de versiones te sirven más que la lista de modelos.

¿Está Claude Opus 4.6 en la lista de Turnitin? En la inglesa no. Las entradas de Claude de la FAQ en inglés llegan hasta `Claude Sonnet-4.6`, `Claude-Haiku-4.5` y `Claude-Opus- 4.5`. Opus 4.6 se nombra en la nota de versión del 18 de agosto de 2026, que describe el modelo de detección en árabe.

¿Actualizó Turnitin su lista de modelos en inglés en agosto? La página de la FAQ se editó por última vez el 28 de agosto de 2026, pero una marca de tiempo de edición no dice qué parte cambió, y no tenemos una copia completa de la lista anterior a esa fecha con la que comparar. La lista de la nota de versión del 18 de agosto pertenece al modelo árabe.

¿Me dice la lista qué probabilidad hay de que detecten mi modelo? No. La lista no tiene cifras por modelo. Las cifras que sí da la FAQ son del detector en conjunto, como el objetivo de falsos positivos del 1 % y el ejemplo de que un resultado del 50 % «could contain as much as 65% AI writing» (podría contener hasta un 65 % de escritura con IA).

¿Qué fecha de lanzamiento es la correcta para `Claude Sonnet-4.6`? La página da las dos, 2026-02 y 2026-05, una en cada copia de la lista. La lista árabe usa 2026-05. Nosotros citaríamos el nombre del modelo y dejaríamos fuera la fecha.

Esta página es la visión general. Cada uno de estos profundiza en una familia de modelos o en un límite concreto:

• ¿Detecta Turnitin GPT-5 y otros modelos de IA nuevos?
• ¿Detecta Turnitin Claude en concreto?
• ¿Detecta Turnitin Gemini y Copilot?
• ¿Detecta Turnitin Claude, Copilot o Gemini? explica por qué una lista de cobertura no es una clasificación por modelo y qué no demuestra la ausencia de Copilot.
• ¿Detecta Turnitin DeepSeek?
• ¿Detecta Turnitin Grok?
• ¿Detecta Turnitin LLaMA?
• ¿Detecta Turnitin texto de Mistral?
• ¿Detecta Turnitin Perplexity AI?
• Detección de IA en árabe en Turnitin: qué cambió para quienes escriben en árabe compara la lista árabe con la inglesa.
• ¿Puede Turnitin detectar IA en envíos que no son en inglés? cubre los modelos separados de español, japonés y árabe.

Todas leídas sin sesión iniciada el 17 de septiembre de 2026 (UTC). Turnitin edita estas páginas en el sitio, así que vuelve a abrirlas antes de apoyarte en cualquiera de estos datos.

• Turnitin Guides, preguntas frecuentes sobre las capacidades de detección de escritura con IA de Turnitin. Marca de tiempo de la página: 28 de agosto de 2026. Fuente de la lista de modelos, de las dos copias y de todas las citas de la FAQ de arriba.
• Turnitin Guides, notas de versión de Turnitin, entrada fechada el 18 de agosto de 2026, sobre la detección de árabe moderno estándar. También es la fuente de la redacción japonesa «trained to detect» (entrenado para detectar), en una entrada de 2025.
• Turnitin Guides, los 461 artículos de ayuda en inglés (en-us), para la búsqueda de nombres, contados a través de la API pública de artículos del centro de ayuda y su mapa del sitio.
• Entradas de blog usadas solo como fuente de los nombres de modelos de la sección sobre los nombres que no están en la lista: Originality.ai, ¿Se puede detectar el contenido de GPT-6 Astra?, ¿Se puede detectar el contenido de Gemini 3.7 Flash? y ¿Se puede detectar el contenido de Grok 4.6?; Pangram, ¿Puede Pangram detectar Claude Opus 5? y ¿Detecta Pangram Fable 5.1?.