Warum wir tropa-2 ersetzt haben
tropa-2 erkannte fast jeden unbearbeiteten KI-Text. Als wir es aber auf eine viel größere Menge menschlicher Texte losließen, markierte es zu viele davon: 3,02 % von 239.490 zurückgehaltenen menschlichen Texten bei seinem Produktions-Schwellenwert und 6,07 % der Nachrichtenartikel. Dahinter stehen echte Menschen, denen gesagt wird, ihr Text wirke wie KI.
Für tropa-3 haben wir die Trainingsdaten an drei Stellen erweitert: mehr menschliche Texte aller Längen, mit besonderem Gewicht auf den Bereichen, in denen tropa-2 am häufigsten danebenlag (Nachrichten, Reden, Aufsätze von Studierenden und Sprachlernenden, biomedizinische Fachartikel, technische Dokumentation); Texte der neuesten Modelle; und Ausgaben weiterer kommerzieller Humanizer.
False Positives auf 239.490 menschlichen Texten
Keines unserer Modelle hat diese Texte im Training gesehen. Sie umfassen Webseiten in sieben Sprachen, Nachrichten, Reden, biomedizinische Fachartikel, Dokumentation, E-Mails, Foren und Bewertungen. Beim aktiven Schwellenwert, einem Score von 90 oder mehr, markiert tropa-3 davon 0,10 %.
Für einen fairen Vergleich stellt die Tabelle jedes Modell auf den Schwellenwert ein, bei dem es 97 % der unbearbeiteten KI-Texte erkennt, und zählt, wie viele menschliche Texte es dort markiert.
| Markierte menschliche Texte bei 97 % Erkennung unbearbeiteter KI-Texte | tropa-2 | tropa-3 |
|---|---|---|
| Alle 239.490 Texte | 1,99 % | 0,32 % |
| Nachrichten | 6,07 % | 0,30 % |
| Reden | 4,01 % | 0,22 % |
| Biomedizin | 2,63 % | 0,35 % |
| Webseiten | 1,68 % | 0,35 % |
| Technische Dokumentation | 0,90 % | 0,10 % |
Erkennung auf zurückgehaltenen Testsets
Hier sind beide Modelle so eingestellt, dass sie 1 % der menschlichen Texte markieren, und wir messen, wie viel KI-Text jedes Modell an diesem Punkt erkennt.
| Erkannter KI-Text bei 1 % False Positives | tropa-2 | tropa-3 |
|---|---|---|
| Unbearbeiteter KI-Text | 90,2 % | 98,6 % |
| Unbearbeiteter Text der neuesten Modelle | 89,8 % | 99,1 % |
| Paraphrasierter KI-Text | 48,9 % | 85,2 % |
| Humanisierter KI-Text | 28,5 % | 94,2 % |
Diese Testsets stammen von denselben Generatoren und Humanizern wie die Trainingsdaten. Kein Text kommt doppelt vor, aber das Modell spielt hier auf heimischem Terrain. Im öffentlichen Benchmark, bewertet beim aktiven Schwellenwert von 90, erkannte tropa-3 58 % der humanisierten Texte, nicht 94 %.
Die neuesten Modelle
Anteil erkannter unbearbeiteter Texte pro Modell bei 1 % False Positives, auf denselben zurückgehaltenen Testsets.
| Modell | tropa-3 |
|---|---|
| GPT-6 Sol | 100 % |
| GPT-6 Luna | 100 % |
| GPT-6 Astra | 100 % |
| Claude Fable 5.1 | 100 % |
| Claude Opus 5.5 | 98,0 % |
| Gemini 3.8 Flash | 100 % |
| Grok 4.7 | 100 % |
| DeepSeek V4.1 Flash | 98,0 % |
| Qwen 3.8 Max | 97,6 % |
| GLM 5.3 | 95,9 % |
| MiMo V2.6 Pro | 100 % |
Im Vergleich mit anderen KI-Detektoren
In unserem Benchmark vom September 2026 erkannte tropa-3 auf 513 Texten, die jeder Detektor bewertet hat, 95,6 % der unbearbeiteten KI-Texte und markierte keinen der 247 menschlichen Texte. GPTZero erkannte 61,6 % und Pangram 44,0 %, ebenfalls ohne einen menschlichen Text zu markieren. Die Benchmark-Seite enthält die Ergebnisse zu Paraphrasen, Humanizern und „Mixed“-Texten, und alle Texte sind öffentlich.
So lesen Sie ein Ergebnis
Die Website zeigt einen Score von 0 bis 100 und ein Label für den Bereich, in den er fällt.
Wenn Sie mit der API arbeiten
model: "tropa-3"ist der Standard. Sie müssen es nicht mitsenden.- Anfragen mit
model: "tropa-2"beantwortet tropa-3, damit Integrationen, die tropa-2 fest eingestellt haben, weiter funktionieren. model: "tropa-1"bleibt zum selben Preis verfügbar, falls Sie Zeit brauchen, um Schwellenwerte neu zu kalibrieren.- Das Antwortformat ist unverändert. Die Feldreferenz finden Sie in der API-Dokumentation.
Bekannte Schwächen
- Einige Humanizer kommen noch durch. Ab einem Score von 90 erkannte tropa-3 im öffentlichen Benchmark 25,5 % der UndetectedGPT-Texte und 31,2 % der WalterWrites-Texte.
- In einigen kleinen Bereichen ist es etwas schlechter als tropa-2: Rezepte, wikiHow-Artikel und E-Mails. Die Stichproben sind klein, und die False Positives bleiben unter 2,5 %.
- Es liest die ersten 512 Tokens eines Textes. Prüfen Sie bei langen Dokumenten die Abschnitte einzeln.
- Ein Ergebnis ist ein Indiz, kein Beweis. Zeigen Sie der betroffenen Person die markierten Sätze und lassen Sie einen Menschen entscheiden, vor allem im akademischen Umfeld.
Häufige Fragen
Was hat sich von tropa-2 zu tropa-3 geändert?
Vor allem die False-Positive-Rate. Ab einem Score von 90 markiert tropa-3 0,1 % von 239.490 zurückgehaltenen menschlichen Texten. tropa-2 markierte bei seinem Produktions-Schwellenwert 3,02 % derselben Texte. Außerdem erkennt tropa-3 auf unseren zurückgehaltenen Testsets mehr paraphrasierte und humanisierte KI-Texte.
Ich habe "tropa-2" in meiner API-Integration fest eingestellt. Muss ich etwas ändern?
Nein. Anfragen, die tropa-2 angeben, werden jetzt von tropa-3 beantwortet. Wenn Sie bei einer älteren Generation bleiben möchten, während Sie Ihre Schwellenwerte neu kalibrieren, senden Sie model "tropa-1".
Wie schneidet tropa-3 im Vergleich zu GPTZero und Pangram ab?
In unserem Benchmark vom September 2026 erkannte tropa-3 auf 513 Texten, die alle Detektoren bewertet haben, 95,6 % der unbearbeiteten KI-Texte, GPTZero 61,6 % und Pangram 44,0 %. tropa-3, GPTZero und Pangram markierten keinen der 247 menschlichen Texte. Die KI-Texte stammen von Modellen, auf denen unser Detektor trainiert wurde. Betrachten Sie unsere Zahlen daher als Obergrenze.
Kann tropa-3 humanisierte KI-Texte erkennen?
Oft, aber nicht immer. Im öffentlichen Benchmark erkannte es 58 % der humanisierten Texte (57,7 % von 286 Texten). UndetectedGPT (25,5 %) und WalterWrites (31,2 %) sind die Humanizer, mit denen es sich am schwersten tut.
Wie viel Text liest tropa-3?
Es liest die ersten 512 Tokens eines Textes, also einige hundert Wörter. Längere Dokumente werden anhand ihres Anfangs bewertet, sofern Sie die Abschnitte nicht einzeln prüfen.
Testen Sie den Text, bei dem Sie unsicher waren
tropa-3 übernimmt jede Text- und Dokumentprüfung auf dieser Website und in der API. Fügen Sie den Text ein, der Sie stutzig gemacht hat.
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