Quali modelli di IA rileva Turnitin? La lista ufficiale e i nomi che mancano

Le FAQ di Turnitin sul rilevamento della scrittura IA in inglese nominano 32 modelli, da `GPT-4o` a `Grok-4.1`, e dicono che il detector «can detect content from» (può rilevare i contenuti che ne provengono) e «and tools based on these LLMs as well» (anche gli strumenti basati su questi LLM). Essere in quella lista non è la promessa che il tuo testo venga beccato; la stessa pagina dice «we might miss some AI written text» (potremmo mancare una parte del testo scritto con l’IA). Non esserci non è nemmeno un via libera. I nomi di modelli di cui scrivono altre aziende di detector, tra cui GPT-6 Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.7, Grok 4.6 e Fable 5.1, non compaiono in nessuno dei 461 articoli di assistenza in inglese di Turnitin al 17 settembre 2026. Questo significa che Turnitin non li ha nominati lì. Le FAQ non dicono cosa succede al testo di un modello non inserito nella lista; la frase subito dopo la lista dice «We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future.» (Continueremo ad ampliare in futuro le nostre capacità di rilevamento ad altri modelli.)

La lista risponde quindi a una domanda più ristretta di quella con cui sei probabilmente arrivato. Ti dice a cosa Turnitin ha messo il proprio nome. Non ti dice che punteggio prenderà un elaborato specifico, per nessun modello, in lista o no.

Qui sotto: la lista come viene stampata, a cosa impegna Turnitin quella formulazione, come abbiamo contato il vuoto e cosa farcene.

Si trova nelle FAQ sulle capacità di rilevamento della scrittura IA di Turnitin. La prima riga la limita all’inglese: «The following content and FAQs pertain to our AI writing detection capabilities for English submissions only.» (I contenuti e le FAQ che seguono riguardano esclusivamente le nostre capacità di rilevamento della scrittura IA per gli elaborati in inglese.) In base alla data e ora indicate, è stata modificata l’ultima volta il 28 agosto 2026.

La frase inizia con «Currently, Turnitin's AI writing detection model for English submissions can detect content from» (Attualmente, il modello di rilevamento della scrittura IA di Turnitin per gli elaborati in inglese può rilevare i contenuti provenienti da) e poi scorre i modelli, ciascuno con una data di rilascio tra parentesi. L’abbiamo divisa sulle virgole, dal primo modello fino alle parole «and tools based on these LLMs» (e gli strumenti basati su questi LLM): vengono 32 voci. `GPT-5.2` e `GPT-5.2-pro` contano come due; la chiusura «tools based on these LLMs» (strumenti basati su questi LLM) non conta come voce. La grafia e gli spazi insoliti sono di Turnitin:

Le date di rilascio le abbiamo lasciate fuori dalla tabella di proposito. La lista è stampata due volte nella stessa pagina, una volta sotto «How does it work?» (Come funziona?) e una sotto «Which AI writing models can Turnitin's technology detect?» (Quali modelli di scrittura IA può rilevare la tecnologia di Turnitin?), e le due copie sono identiche a parte due date. La prima indica `o1-mini` come rilasciato nel 2024-09, la seconda nel 2024-12. La prima data `Claude Sonnet-4.6` al 2026-02, la seconda al 2026-05. Non sceglieremo noi al posto di Turnitin. Se una data conta per la tua argomentazione, cita la copia che intendi e segnala che l’altra dice qualcosa di diverso.

C’è un’altra lista che si confonde con questa. La voce delle note di rilascio del 18 agosto 2026 di Turnitin nomina dei modelli, ma annuncia il rilevamento in arabo, e lo dice: «our Arabic AI writing model is a separate model from our English AI writing, Spanish AI writing, and Japanese AI writing models.» (Il nostro modello di scrittura IA in arabo è un modello separato dai nostri modelli di scrittura IA in inglese, spagnolo e giapponese.) Da quella voce vengono Opus 4.6 (stampato lì come `Claude Opus 4.5 (released 2025-11) and 4.6`), `OpenAI o3` e `Qwen 3 Next`. Nessuno di questi tre è nella lista inglese; l’unica voce Opus lì è `Claude-Opus- 4.5`. Se scrivi in inglese e leggi quella nota di rilascio come «Turnitin added Opus 4.6» (Turnitin ha aggiunto Opus 4.6), hai letto la lista del modello sbagliato.

Il verbo nella lista di modelli in inglese è «can detect content from» (può rilevare i contenuti che ne provengono). In quella frase non è «trained on» (addestrato su) e non è «tested against» (testato contro). La differenza si perde facilmente, perché Turnitin descrive il rilevamento in giapponese con uno di quegli altri verbi: una nota di rilascio del 2025 dice che i modelli giapponesi sono stati «trained to detect text likely generated with» (addestrati a rilevare il testo probabilmente generato con) GPT-4 e GPT-4o. Non trasferire il verbo giapponese alla lista inglese.

Quello che non accompagna questo verbo è un numero. Nessuna voce della lista ha accanto un tasso di rilevamento, e la lista non classifica un modello come più difficile da individuare di un altro. Quindi «Claude is detected less often than GPT» (Claude viene rilevato meno spesso di GPT) non è qualcosa che tu possa attribuire a questa lista.

Le stesse FAQ sono chiare anche sul costo del loro obiettivo di falsi positivi bassi:

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. (Per mantenere questo basso tasso di falsi positivi dell’1%, c’è la possibilità che ci sfugga una parte del testo scritto con l’IA in un documento. Per noi va bene così, perché non vogliamo segnalare per errore testo scritto da una persona come scritto dall’IA.)

Poi fa un esempio: se individua il 50% di un documento come probabilmente scritto con uno strumento di IA, il documento «could contain as much as 65% AI writing» (potrebbe contenere fino al 65% di scrittura IA). Questo vale anche per i modelli in lista.

E la lista non è fissa. Alla domanda se la percentuale di IA cambierà con l’evolversi del detector e dei modelli, le FAQ rispondono «it is likely that our detection capabilities will also change, affecting the AI percentage» (è probabile che anche le nostre capacità di rilevamento cambino, influenzando la percentuale di IA), e poi: «However, for a submitted document, the AI percentage will change only if it's re-submitted again to be processed.» (Tuttavia, per un documento già inviato, la percentuale di IA cambierà solo se viene inviato di nuovo per essere elaborato.) Quindi la percentuale in un report che hai già resta com’è, a meno che il documento non venga reinviato.

Altre aziende di detector hanno pubblicato post su nomi di modelli che non sono nella lista di Turnitin. Il blog di Originality.ai ha «Is GPT-6 Astra Content Detectable?» (I contenuti di GPT-6 Astra sono rilevabili?), «Is Gemini 3.7 Flash Content Detectable?» (I contenuti di Gemini 3.7 Flash sono rilevabili?) e «Is Grok 4.6 Content Detectable?» (I contenuti di Grok 4.6 sono rilevabili?); quello di Pangram ha «Can Pangram Detect Claude Opus 5?» (Pangram riesce a rilevare Claude Opus 5?) e «Does Pangram Detect Fable 5.1?» (Pangram rileva Fable 5.1?). Non stiamo riportando cosa hanno scoperto quei post, e non abbiamo verificato i modelli confrontandoli con gli annunci di chi li produce. I nomi ci sono serviti per una cosa sola: vedere se la documentazione di Turnitin li cita.

No, per quanto riguarda il suo centro di assistenza in inglese. Ecco cosa significa esattamente questo «no».

• Corpus. Tutti gli articoli in inglese del centro di assistenza di Turnitin su guides.turnitin.com: 461 articoli. A questo numero siamo arrivati in due modi il 17 settembre 2026 (UTC): scorrendo fino alla fine l’API pubblica degli articoli del centro di assistenza (cinque pagine, 461 articoli unici) e dal sitemap del centro di assistenza (461 indirizzi di articoli in inglese). I due insiemi coincidevano, senza residui da nessuna delle due parti. Una seconda passata sull’API circa mezz’ora dopo ha restituito di nuovo 461.
• Metodo. Rimossi i tag dal corpo di ogni articolo, poi una ricerca testuale esatta e sensibile alle maiuscole.
• Ricerche con zero risultati in tutti i 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`.
• Prova che la ricerca funzionava. Stesso corpus, stessa ricerca: `Nova-2-lite` compare in 1 articolo (le FAQ, due volte, una in ciascuna copia della lista) e `GPT-5.4` in 2 articoli. Quindi la ricerca è viva. Cerca stringhe esatte, ed è per questo che la lista qui sopra include anche le grafie con spazio e con trattino usate da Turnitin stesso, come `Opus- 5` ricavato dal `Claude-Opus- 4.5` della lista.
• Non coperto. turnitin.com in sé, cioè il sito commerciale e il blog di Turnitin. Non li abbiamo cercati, quindi non diciamo che Turnitin non abbia mai citato questi nomi da nessuna parte. L’affermazione si ferma al centro di assistenza.

Ora la parte che conta più del conteggio. Un nome mancante ti dice cosa ha pubblicato Turnitin, non cosa fa il suo detector. Le FAQ non dicono cosa succede al testo di un modello che non hanno inserito nella lista. Quello che dicono sugli altri modelli guarda avanti. In entrambe le copie, la frase subito dopo la lista è:

We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future. (Continueremo ad ampliare in futuro le nostre capacità di rilevamento ad altri modelli.)

La sua risposta sulla preparazione ai modelli «yet to emerge» (che devono ancora emergere) dice «we are continuously updating our model to detect these additional LLMs» (stiamo aggiornando continuamente il nostro modello per rilevare questi ulteriori LLM), e due frasi dopo: «Since then, we've expanded our detection capabilities to include a large number of other LLMs as mentioned in the FAQ earlier.» (Da allora abbiamo ampliato le nostre capacità di rilevamento fino a includere un gran numero di altri LLM, come indicato prima nelle FAQ.) La lista stessa si chiude con «and tools based on these LLMs as well» (anche gli strumenti basati su questi LLM) senza dire se conta un modello successivo dello stesso produttore. Nessuna di queste frasi dice che un modello non in lista venga rilevato oggi, e nessuna dice che non venga rilevato. Quindi questo articolo non dice né l’una né l’altra cosa.

1. Leggi la lista tu stesso, il giorno in cui ti serve. Apri le FAQ, cerca nella pagina «can detect content from» (può rilevare i contenuti che ne provengono) e segnati la data e ora della pagina. Al momento del nostro controllo quella pagina era stata modificata l’ultima volta il 28 agosto 2026, e viene modificata sul posto. In una riunione, uno screenshot con la data vale più della riformulazione di qualsiasi articolo, incluso il nostro.
2. Confronta il nome esatto del modello, non quello dell’app. La lista nomina modelli (`Claude Sonnet-4.5`, `Gemini 2.5 Flash`), non app di chat. Se non riesci a capire quale modello stava usando uno strumento, la lista non può risolvere nulla per te, e la clausola «tools based on these LLMs» (strumenti basati su questi LLM) non nomina nessuno strumento.
3. Controlla la lingua. Un elaborato in inglese va alla lista inglese. Gli elaborati in spagnolo, giapponese e arabo hanno ciascuno il proprio modello e la propria lista, e non coincidono con quella inglese.
4. Tieni la lista fuori da qualsiasi discussione sul tuo elaborato. Da qualunque parte della lista stia il tuo modello, le stesse FAQ contengono una frase che dice il contrario, e nessuna delle due riguarda il tuo documento.
5. Se hai già un report, parti dal report. La percentuale di un documento inviato cambia solo quando viene reinviato, quindi il report che hai in mano resta con la valutazione che ha ricevuto. Come leggere un report di scrittura IA di Turnitin spiega cosa comprende quel numero. Se il testo segnalato l’hai scritto tu, preparare una risposta e conservare la cronologia delle versioni ti servono più della lista dei modelli.

Claude Opus 4.6 è nella lista di Turnitin? In quella inglese no. Le voci Claude delle FAQ in inglese si fermano a `Claude Sonnet-4.6`, `Claude-Haiku-4.5` e `Claude-Opus- 4.5`. Opus 4.6 è nominato nella nota di rilascio del 18 agosto 2026, che descrive il modello di rilevamento in arabo.

Turnitin ha aggiornato la lista dei modelli in inglese ad agosto? La pagina delle FAQ è stata modificata l’ultima volta il 28 agosto 2026, ma la data e ora di una modifica non dicono quale parte sia cambiata, e non abbiamo una copia completa della lista precedente a quella data con cui fare il confronto. La lista nella nota di rilascio del 18 agosto appartiene al modello arabo.

La lista mi dice quanto è probabile che il mio modello venga individuato? No. La lista non ha cifre per singolo modello. Le cifre che le FAQ danno valgono per il detector nel suo insieme, come l’obiettivo di falsi positivi dell’1% e l’esempio secondo cui un risultato del 50% «could contain as much as 65% AI writing» (potrebbe contenere fino al 65% di scrittura IA).

Qual è la data di rilascio giusta per `Claude Sonnet-4.6`? La pagina ne dà due, 2026-02 e 2026-05, una in ciascuna copia della lista. La lista araba usa 2026-05. Noi citeremmo il nome del modello e lasceremmo fuori la data.

Questa pagina è la panoramica. Ognuno di questi approfondisce una famiglia di modelli o un confine:

• Turnitin rileva GPT-5 e gli altri nuovi modelli di IA?
• Turnitin rileva specificamente Claude?
• Turnitin rileva Gemini e Copilot?
• Turnitin rileva Claude, Copilot o Gemini? spiega perché una lista di copertura non è una classifica per modello e cosa non dimostra l’assenza di Copilot.
• Turnitin rileva DeepSeek?
• Turnitin rileva Grok?
• Turnitin rileva LLaMA?
• Turnitin rileva i testi di Mistral?
• Turnitin rileva Perplexity AI?
• Rilevamento dell’IA in arabo da parte di Turnitin: cosa è cambiato per chi scrive in arabo confronta la lista araba con quella inglese.
• Turnitin riesce a rilevare l’IA negli elaborati non in inglese? tratta i modelli separati per spagnolo, giapponese e arabo.

Tutte lette senza essere collegati il 17 settembre 2026 (UTC). Turnitin modifica queste pagine sul posto, quindi riaprile prima di basarti su qualsiasi cosa di quanto scritto qui.

• Turnitin Guides, FAQ sulle capacità di rilevamento della scrittura IA. Data e ora della pagina: 28 agosto 2026. Fonte della lista dei modelli, di entrambe le copie e di tutte le citazioni dalle FAQ sopra.
• Turnitin Guides, note di rilascio di Turnitin, voce datata 18 agosto 2026, sul rilevamento in arabo standard moderno. Anche la fonte della formulazione giapponese «trained to detect» (addestrato a rilevare), in una voce del 2025.
• Turnitin Guides, tutti i 461 articoli di assistenza in inglese (en-us), per la ricerca dei nomi, contati tramite l’API pubblica degli articoli del centro di assistenza e la sua mappa del sito.
• Post di blog usati solo come fonte dei nomi dei modelli nella sezione sui nomi non presenti nella lista: Originality.ai, I contenuti di GPT-6 Astra sono rilevabili?, I contenuti di Gemini 3.7 Flash sono rilevabili? e I contenuti di Grok 4.6 sono rilevabili?; Pangram, Pangram riesce a rilevare Claude Opus 5? e Pangram rileva Fable 5.1?.