同一篇文章，AI 分数却变了？2026 年 9 月 GPTZero 和 Copyleaks 换了模型，Pangram 定了截止日

可能是检测器变了，不是你的文章变了。GPTZero 的发布说明写着，它称为 4o 的新模型在 2026 年 9 月 18 日上线；它的发布文章则说，这个模型从 9 月 20 日起成为所有用户的默认模型。Copyleaks 在 9 月 22 日发布了第 11.0 版 AI 文本检测模型。Pangram 说它的旧模型 3.3.2 会一直当默认模型，「until September 30, 2026」（直到 2026 年 9 月 30 日）。如果你的两次检测落在其中某个日期的两边，两个分数之间的差距可能跟你对文字做了什么毫无关系，不管分数是升了还是降了。

本文讲的是这三家第三方检测器。如果你在比的两个数字来自 Turnitin，它的模型有自己的更新节奏，见同一篇论文重新提交后 AI 分数变了，为什么？

这些日期单看任何一个，都不能告诉你你那一次检测是哪个模型打的分。每家的公告都留了一个空档，而且三家的空档不一样。

发布说明里这一条的标题是「September 13, 2026 (2026-09-13-base, Model 4.10b aka 4o) | released on September 18, 2026」（2026 年 9 月 13 日（2026-09-13-base，Model 4.10b，又称 4o），2026 年 9 月 18 日上线）。也就是说，条目标的是 9 月 13 日，写明的上线日却是 18 日。下面列了两项改进：「Decreased false positive rate on a variety of domains」（在多种领域上降低了误报率）和「Improved performance on third party benchmarks」（在第三方基准测试上表现更好）。

GPTZero 介绍这个模型的文章落款是 9 月 24 日，给的却是另一天：「As of 20 September 2026, the updated model is available to all users and is the default model offered on GPTZero.」（自 2026 年 9 月 20 日起，更新后的模型向所有用户开放，并成为 GPTZero 提供的默认模型。）

哪个日期才对，我们不替它定。9 月 18 日之前的检测，早于两个日期；9 月 20 日及以后的检测，晚于两个日期；夹在中间的，两种都有可能。

GPTZero 换模型很勤。它的发布说明里，日期在 2026 年的模型条目一共 11 条，其中 10 条是「base」模型、1 条是多语言模型。所以就算没有这一次，相隔一两个月的两次检测，也很可能是不同模型打的分。

新结果上你可能会看到一样东西：灰色文字。4o 那篇文章把它当作新功能介绍（「We've also introduced a new highlighting color: gray」（我们还新增了一种高亮颜色：灰色）），并说「Gray spans show which pieces of text are excluded by our AI detector」（灰色部分表示被我们的 AI 检测器排除在外的文字），目前被排除的是标题。发布说明则把背后的改动，也就是标题不再进入模型输入，记在更早的 8 月 1 日（Model 4.8b）：「headers are now excluded from our model's input」（标题现在不再进入我们模型的输入）。比较分数时要看的是这个更早的日期：8 月 1 日之前的 GPTZero 检测，标题算进去了；之后的没有。

Copyleaks 的更新动态在 9 月 22 日写道，它已「released version 11.0 of the AI Text Detection model」（发布了第 11.0 版 AI 文本检测模型），这一版「improves detection accuracy and extends coverage to recently released large language models」（提高了检测准确度，并把覆盖范围扩展到最近发布的大语言模型）。

下一段看得出它是写给谁的：「No request changes are needed - the modelVersion field in the response now returns v11.0.」（请求无需改动，响应里的 modelVersion 字段现在返回 v11.0。）这是 Copyleaks 的 API 文档，也就是别的软件接进来调用的那一层服务。它说新模型已经在 API 的 AI 文本检测上生效，但没说 Copyleaks 自己的网站，或者接进你们学校系统里的那个版本，是哪天跟着换的。

倒是有一所大学提前告诉了自己的老师。Canisius University 的 Center for Faculty Development and Innovation（教师发展与创新中心）在博客上发了一篇日期为 9 月 14 日的文章：「On Tuesday, September 22nd, Copyleaks will be updating their AI text detector model to help ensure accuracy with AI content detection.」（9 月 22 日星期二，Copyleaks 将更新其 AI 文本检测模型，以确保 AI 内容检测的准确性。）还提醒「instructors should monitor their scans and be aware of variances with scan results and adjust settings accordingly.」（老师们应留意自己的检测，注意检测结果可能出现的差异，并相应调整设置。）这只是一所学校提前大约一周转达的通知，也没写版本号。不过它说明，这次更新被预期会出现在老师的检测结果里，不只是开发者的代码里。

如果你需要确认某个 Copyleaks 结果是哪个模型给的，API 从 2024 年 4 月 16 日起就带着答案：那天 Copyleaks 在 AI 检测结果里加了一个 `modelVersion` 字段。这个版本号会不会显示在你看到的那份报告上，取决于生成报告的那个系统。

Pangram 4 于 2026 年 7 月 29 日「released through the API」（通过 API 发布）。迁移指南接着写：「Pangram 3.3.2 is still the default and will remain live until September 30, 2026.」（Pangram 3.3.2 仍是默认模型，并将一直保留到 2026 年 9 月 30 日。）发布文章把这句话对「不指定模型的软件」意味着什么说得更直白：「Default requests that don't specify a model will continue routing to Pangram 3 using the previous billing system, until Pangram 3 is deprecated.」（不指定模型的默认请求，在 Pangram 3 停用之前，会继续按旧的计费方式转给 Pangram 3。）

所以按 Pangram 自己的说法，一个调用 Pangram 时不写明模型的平台，整个 9 月拿到的都是 3.3.2；按它的计划，30 日之后就不再是了。

我们没能确认的是：这次切换到底发生了没有。10 月 2 日，我们读过的 Pangram 页面没有一页说已经切了，包括迁移指南（最后修改于 8 月 7 日）、发布文章、Pangram 4 的模型说明卡和 API 参考文档。API 参考文档里有一个「default」（默认）选项，说它「follows Pangram's current default model」（跟随 Pangram 当前的默认模型），却没写当前的默认模型是哪一个。而且这些都是针对 API 的说法，没讲过渡期间 Pangram 自己的网站用的是哪个模型。

不过有一个看得见的标志，只是适用范围很窄。Pangram 的迁移指南说，它的分段（「window」）标签变了：「AI-Assisted replaces the previous Lightly AI-Assisted and Moderately AI-Assisted labels.」（AI-Assisted 取代了此前的 Lightly AI-Assisted 和 Moderately AI-Assisted 两个标签。）通过 API 拿到的 Pangram 4 结果还会返回版本号「4.0」。所以，如果早先一次结果里有分段标着「Moderately AI-Assisted」，后一次的分段只出现「AI-Assisted」，那两次就不是同一个模型给的。有两点限制。一是这说的是分段标签，不是整篇结论；Pangram 4 的 API 示例里，整篇结论也写作「AI Assisted」。二是 Pangram 2025 年 12 月的公告说，免费用户看到的是「lightly AI-assisted text as Human, and moderately AI-assisted text as AI-generated」（轻度 AI 辅助的文字显示为人写，中度 AI 辅助的文字显示为 AI 生成），所以用免费账号的话，你可能根本没见过旧的那两档。

这几次更新都只用笼统的话描述。GPTZero 说它「on a variety of domains」（在多种领域上）降低了误报；Copyleaks 说 11.0 版「improves detection accuracy」（提高了检测准确度），并覆盖了更新的语言模型。两家都没说某一篇文章的分数会往哪个方向走。

所以，如果你的分数在其中某次更新之后降了，这不能证明你的改写起了作用；如果升了，也不能证明你越改越糟。这两个数字里混着你的修改和一次模型更换，哪份结果里都没有东西能把两者分开。

1. 先对日期。 写下每次检测是哪一天，和上面的日期对一对。只要中间夹着其中某个日期，就把这两个数字当成两台不同仪器的读数。
2. 再看设置是否一样。 有些工具让检测的人自己选模式。GPTZero 的公告里提到一个「Advanced Scan」（高级扫描）模式；Originality.ai 可以按模型检测（「Classic」，经典模式），也可以设一个「AI Allowance」（AI 容许度），可选 0%、5%、15%、25% 或 40%。模式不同，就是另一次测量。
3. 想知道你的修改起了什么作用，就在同一天把两个版本都查一遍。 旧稿和新稿，同一个工具、同一种设置，一个接一个查。这样两次几乎一定用的是同一个模型（结果上如果显示模型名或版本号，对一下两次是否一致；像 9 月 18 日到 20 日这样的切换期，同一天也可能两种都有），差别就只来自文字。但它也只说明那一个工具那一天怎么看，不代表你们学校用的工具会给出什么结果。
4. 留下完整结果，不要只记一个数字。 截图或保存报告本身，带上日期、模式，以及上面显示的任何模型名称或版本号。手抄下来的「34%」，以后没法拿去和发布说明对照。
5. 如果检测是别人做的，问清三件事： 用的什么工具、哪一天、什么设置或版本。没有这三样，这个数字跟什么都没法比，包括你自己查的结果。

跨工具比较是另一个问题，数字对不上有它自己的原因，见为什么同一段文字在不同检测器上分数差很多。GPTZero 结果上的标签是什么意思，见GPTZero 的 Mixed 和 AI Polished：这两个标签是什么意思。

我以前的检测结果会按新模型重新打分吗？ 上面引用的三份公告都没说会给以前的结果重新打分。把存下来的结果当作当天那个模型的一次读数。作为对照，Turnitin 的模型发布说明里写着：「This release will not retroactively update previously-generated AI writing reports.」（本次更新不会追溯更新此前已生成的 AI 写作报告。）

老师的检测是更新前做的，我的是更新后做的，算哪个？ 谁也抵消不了谁。它们是两个不同模型的读数，设置很可能也不一样。课程那边看的是老师做的那一次，所以有用的问题是：那次用的什么工具、哪一天、什么设置。你现在用新模型查的结果，并不是那一次的重跑。

这会影响我的 Turnitin 分数吗？ 不会。Turnitin 是另一家公司，有自己的模型更新。用同样的办法去对它的日期。

• GPTZero，GPTZero Release Notes (Model and API)（GPTZero 发布说明（模型与 API）），2026 年 9 月 13 日（Model 4.10b）与 2026 年 8 月 1 日（Model 4.8b）两条；2026 年 10 月 2 日读取。
• GPTZero，Introducing GPTZero 4o（GPTZero 4o 发布文章），落款 2026 年 9 月 24 日；2026 年 10 月 2 日读取。
• Copyleaks，What's New（API 文档更新动态），2026 年 9 月 22 日与 2024 年 4 月 16 日两条；2026 年 10 月 2 日读取。
• Canisius University，Center for Faculty Development and Innovation，Copyleaks AI Text Detector Model Update（Copyleaks AI 文本检测模型更新），落款 2026 年 9 月 14 日；2026 年 10 月 2 日读取。
• Pangram，Pangram 4 Migration Guide（Pangram 4 迁移指南，2026 年 8 月 6 日）与 Introducing Pangram 4（Pangram 4 发布文章，2026 年 7 月 29 日）；Introducing Pangram 3.0 with AI assistance detection（Pangram 3.0 与 AI 辅助检测发布文章，2025 年 12 月 11 日）；API 参考文档中的 AI Detection 与 Models 两页；均于 2026 年 10 月 2 日读取。
• Originality.ai，Introducing AI Allowance（AI Allowance 功能介绍）；2026 年 10 月 2 日读取。