Лучшие детекторы ИИ-контента: текст, видео и изображения

Для быстрой проверки русского текста подойдёт GigaCheck, для редакционного потока и автоматизации через API — Copyleaks или Originality.ai, для учебных работ на поддерживаемых языках — GPTZero или Turnitin. Изображения и ролики в потоке удобно анализировать через Hive или Sightengine, а риск дипфейка в звонках, проверке личности (KYC) и финансовых процессах — через Reality Defender. Ни один итоговый процент не доказывает авторство: детектор даёт вероятностный сигнал, который нужно сверять с оригиналом, происхождением файла, источниками и процессом создания.

Цены, лимиты и функции в таблицах проверены 4 сентября 2026 года. Перед оплатой стоит повторно проверить checkout, налоги, доступность в вашем регионе и условия обработки файлов.

Короткая матрица выбора

Задача	Первый выбор	Что добавить к результату
Разовая проверка русского текста	GigaCheck	Вычитка, проверка фактов, источников и истории правок
Поток русских и многоязычных материалов	Copyleaks или Originality.ai	Локальная выборка текстов вашего жанра, ручная очередь и правила допустимого ИИ
Учебные работы	GPTZero для прямого доступа; Turnitin при лицензии учреждения	Черновики, история написания, беседа со студентом, политика курса и апелляция
Текст, изображения и видео в одном контуре	Copyleaks	Раздельные пороги для каждой модальности и проверка условий video API
Массовая проверка изображений	Hive или Sightengine	Проверка C2PA, первоисточника и локальных правок, а не только полной генерации
Дипфейк-видео, голос и мошенничество	Reality Defender	Обратный звонок по известному номеру, пауза транзакции, проверка личности и ручная экспертиза
Независимый разбор спорного медиафайла	DeepFake-o-Meter	Несколько алгоритмов, reverse search, оригинальный файл и контекст публикации
Возможный файл из известной AI-экосистемы	Проверка Content Credentials или водяного знака поставщика	Статистический detector и проверка источника, если сигнал не найден

Почему общего детектора для текста, фото и видео нет

Текстовый детектор изучает распределение слов, предсказуемость фраз и другие языковые признаки. Он не видит пиксели, монтаж или голос. Результат зависит от языка, жанра, длины и того, насколько текст изменили после генерации.

Детектор AI-изображений ищет следы полной генерации либо локальной правки. У него могут быть отдельные модели для синтетической картинки, face swap и отредактированной области. Сервис, хорошо распознающий портретную подмену, может ничего полезного не сказать об иллюстрации без лиц.

Видео добавляет время и звук. Нужно анализировать последовательность кадров, движения, несколько лиц, синхронизацию губ и аудиодорожку. Исследования показывают, что проверка отдельных кадров моделью для изображений не даёт надёжного детектора видео: генераторы роликов оставляют другие цифровые криминалистические признаки, а качество на знакомых моделях падает при появлении нового генератора.

Content Credentials и водяные знаки работают иначе. Они ищут записанное свидетельство происхождения от конкретного инструмента или подписанта. Это часто сильный положительный сигнал, но неполное покрытие: файл мог быть создан без метки или потерять её после пересылки.

Детекторы ИИ-текста

Сервис	Язык и формат	Процесс и API	Цена и лимит	Для кого подходит	Главное ограничение
GigaCheck	Русский текст, 20–1000 слов, до 10 000 знаков	Web-демо и Telegram; интеграция только по заявке	Демо доступно бесплатно	Русская редакция, преподаватель, разовая проверка	Оценивает преобладающий тип текста; детальная локализация фрагментов не заявлена как готовая функция
GPTZero	Полная поддержка английского, немецкого, португальского, французского и испанского; длинная проза	Подсветка, document/mixed classes, Writing Reports, batch и API	Есть бесплатный режим; API от $45/мес. за 300 000 слов	Преподаватели, редакторы и команды с поддерживаемыми языками	Русский не входит в список полной поддержки; короткий и сильно отредактированный текст менее надёжен
Copyleaks	AI-текст на 30 языках, включая русский; документы, изображения, отдельный video API	Plagiarism, LMS, browser add-on, site scan, API, командный контур	Personal $16,99/мес. или $13,99/мес. при годовой оплате; 100 credits в месячном пакете — до 25 000 слов или 100 изображений	Многоязычная редакция, вуз, платформа, бизнес с разными типами контента	Видео — новый асинхронный API; storage и Shared Data Hub нужно настроить до загрузки закрытых материалов
Originality.ai	30 языков, включая русский; текст, DOC/DOCX/PDF, URL и сайты	AI, plagiarism, readability, fact-checking aid, team history и API	Pro $14,95/мес. или $12,95 при годовой оплате; 2000 credits/мес., один credit на 100 слов AI-проверки	Издательства, SEO-команды, агентства и владельцы контентных сайтов	Scan history хранится 30 дней на Pro; использование input text для улучшения моделей нужно явно отключить, если оно неприемлемо
Turnitin	Английская, испанская, японская и арабская длинная проза; DOCX/PDF/TXT/RTF, 300–30 000 слов	Институциональный отчёт, LMS и репозиторий работ	Публичного тарифа нет, цена по запросу учреждения	Университеты и школы с действующей лицензией и формальной процедурой	Русский не поддерживается; списки, код, таблицы и короткая проза не являются надёжным входом

GigaCheck

GigaCheck удобен как быстрый первый фильтр для русского текста: не требуется подбирать иностранный язык интерфейса или надеяться, что абстрактная «мультиязычность» включает русский. Ограничение от 20 до 1000 слов отсекает подписи и слишком короткие реплики, на которых любой классификатор особенно нестабилен.

Сервис оценивает, какой тип контента преобладает. Смешанная статья с несколькими сгенерированными абзацами может получить сглаженный итог. Для редакции это повод перейти к истории документа, источникам и беседе с автором, а не основание автоматически отклонять материал. Публичного API для самостоятельного подключения пока нет, поэтому для массового процесса лучше выбрать продукт с документированным интерфейсом.

GPTZero

Сильная сторона GPTZero — учебный процесс вокруг проверки: подсветка фрагментов, document-level classification и Writing Reports, которые помогают увидеть историю набора и правок. Это полезнее голого процента, когда преподаватель выясняет, как создавалась работа.

Сервис сам предупреждает, что точность выше на целом документе, чем на абзаце и отдельном предложении. Основная обучающая выборка состоит из англоязычной прозы взрослых; сильное редактирование после генерации ухудшает распознавание. Для русского текста GPTZero можно использовать только после собственного контрольного пилота и не ставить выше решения с явной поддержкой русского.

Copyleaks

Copyleaks подходит, когда нужны русский язык, проверка заимствований, пакетная обработка и единая интеграция. Текстовый API умеет автоматически определять один из 30 поддерживаемых языков. Изображения и видео обрабатываются отдельными моделями: общий бренд не превращает их результаты в один сопоставимый score.

Personal объединяет слова и изображения в credits. При расчёте бюджета нужно перевести реальные месячные объёмы в credits, добавить повторные проверки и хранение отчётов. Video endpoint принимает большие файлы и возвращает асинхронный результат; его коммерческие условия и доступ стоит уточнить отдельно до проектирования массовой очереди.

Для закрытых документов важна настройка данных. В продукте есть Shared Data Hub, который можно отключить, а файлы — удалить. Корпоративный тариф предлагает частное облако, региональное хранение и локальное развёртывание. Перед загрузкой учебных работ, резюме или коммерческой тайны нужны договор, срок хранения и проверка различий между панелью управления и API.

Originality.ai

Originality.ai ориентирован на издателей, агентства и владельцев сайтов. Он объединяет AI detection с plagiarism, site scan, проверкой URL, историей, тегами и командными ролями. Модель Multi Language 2.0.0 включает русский, но опубликованные проценты получены на выборке самого поставщика и не заменяют тест на материалах конкретной редакции.

Тариф удобно считать по словам: 2000 credits Pro соответствуют 200 000 слов одной AI-проверки. Совместная проверка AI и plagiarism расходует больше. Scan history хранится 30 дней на Pro и 365 дней на Enterprise. Политика конфиденциальности позволяет отключить использование введённого текста для улучшения моделей; эту настройку нужно проверить до первого рабочего скана.

Turnitin

Turnitin разумно рассматривать только как часть процесса учебного заведения. Отчёт показывает долю квалифицируемой длинной прозы, которую модель считает вероятно сгенерированной или изменённой AI-инструментом. Это не вероятность того, что студент «на 70% использовал ИИ».

Значения от 1 до 19% скрыты под *%, потому что в этом диапазоне выше риск ложных срабатываний. Английская модель умеет отдельно учитывать AI paraphrasing и bypassers, а испанская, японская и арабская не имеют полного паритета этой функции. Настройка репозитория определяет, будут ли работы храниться для будущих сравнений. Учреждению нужны прозрачная политика, ограниченный доступ к отчётам и процедура пересмотра.

Детекторы изображений и deepfake-видео

Сервис	Что анализирует	Доступ и стоимость	Полезный результат	Где применять	Ограничение
Hive	Полная AI-генерация изображений/видео и дипфейк по лицам	API, 100 самостоятельных запросов в день; $6 за 1000 изображений или 1000 видеокадров	Отдельные классы генерации и источника, оценка по лицам, поле C2PA	Площадки с пользовательским контентом, маркетплейсы, потоковая модерация	Стоимость и вывод зависят от частоты выборки кадров; порог нужно калибровать под задачу
Sightengine	AI-изображения, AI-видео, подмена лица; на Pro — прямые трансляции	Free: 2000 операций/мес.; Starter: $29 за 10 000 операций и видео до 50 MB; Pro: $99 за 40 000 операций, до 500 MB и live	Оценка по пиксельным признакам, отдельные результаты для полной генерации и подмены лица	Самостоятельный пилот, модерация изображений, роликов и трансляций	У нового генератора бывает окно сниженного качества; число операций на видео зависит от обработки
Reality Defender	Изображения, аудио, видео и документы; дипфейк и имитация личности	RealAPI Free — 50 проверок изображений/аудио; Business $399/мес. при годовом биллинге, 1000 проверок и видео	Ансамбль из нескольких моделей, объяснимые признаки, отчёты	Антифрод, проверка личности, расследования, критичные коммуникации	Бесплатный тариф не включает видео; криминалистическая оценка не заменяет подтверждение личности
DeepFake-o-Meter	Изображения, видео и аудио через несколько исследовательских моделей	Бесплатный web-сервис, нужен аккаунт	Отдельные результаты разных open detectors	Журналист, исследователь, ручная проверка спорного файла	Нет подтверждённого production SLA/API; модели могут расходиться, файл загружается на сервер

Copyleaks тоже принимает изображения и видео. Для изображений заявлены JPEG, PNG, WebP, TIFF, BMP и HEIC/HEIF до 32 MB и 27 мегапикселей; для видео — распространённые контейнеры до 512 MB и одного часа. Этот вариант удобен команде, которая уже купила текстовый контур, но video API нужно оценивать отдельно по очередям, webhooks, цене и сохранению производных кадров.

Hive

Hive разделяет два вопроса: полностью ли медиа создано генератором и присутствует ли подмена лица. Для изображения возвращается общий класс, предполагаемый генератор и оценка уверенности; модель дипфейков оценивает найденные лица. Картинка без лица может быть синтетической, но не получать содержательного результата по подмене лица — это нормальная разница между моделями.

Видео тарифицируется по обработанным кадрам. Более частая выборка помогает не пропустить короткую вставку, но увеличивает стоимость. Рекомендуемые пороги из документации служат стартом; платформа должна проверить их на своих роликах, кодеках, разрешениях, длительности и типах нарушений.

Sightengine

Sightengine удобен прозрачным тарифом для самостоятельного подключения и одной платформой для изображений, записанных роликов и модерации прямых трансляций. Детектор полной AI-генерации работает по пикселям, поэтому не зависит от сохранности EXIF или C2PA. Проверка подмены лица запускается отдельно и отвечает на более узкий вопрос о манипуляции лицом.

Отсутствие metadata не мешает pixel detector, но и не повышает его доказательную силу. Сервис признаёт, что после выпуска нового генератора есть период более слабого покрытия. Для реального запуска нужны тесты на роликах после Telegram, YouTube, CMS или другого канала, который перекодирует файл.

Reality Defender

Reality Defender полезен там, где deepfake связан с деньгами, учётной записью или личностью. Система сопоставляет несколько моделей, анализирует изображение, звук и видео и показывает объяснимые признаки. RealScan рассчитан на ручную работу аналитика, RealAPI — на встраивание в процесс.

При высоком риске доступны частное облако, контейнерное или локальное развёртывание, включая изолированную от интернета среду. Это важно для биометрии и конфиденциальных записей. Даже критическая оценка не должна сама разрешать или отменять перевод денег: сначала нужна пауза операции, обратный звонок по заранее известному номеру и стандартная проверка полномочий.

DeepFake-o-Meter

DeepFake-o-Meter создан лабораторией медиафорензики University at Buffalo. В одном интерфейсе можно выбрать несколько открытых исследовательских моделей и увидеть, где они согласны или расходятся. Такой результат лучше показывает неопределённость, чем один бинарный вердикт.

Сервис требует аккаунт и загрузку файла. Перед отправкой пользователь выбирает, разрешить ли исследователям использовать материал. Закрытые видеозаписи, голоса сотрудников и персональные данные без согласия и правового основания загружать нельзя. Для продуктовой модерации нужен API с SLA, а DeepFake-o-Meter стоит оставить инструментом второй линии.

Почему итоговая оценка ошибается

False positive возникает, когда человеческий текст или настоящий файл помечен как AI. В образовании и найме эта ошибка может привести к ложному обвинению или автоматическому отказу. False negative — пропуск сгенерированного или изменённого материала. В модерации и антифроде он оставляет нарушение незамеченным.

Одной общей точности недостаточно. Представим поток из 10 000 материалов, где реальный AI-контент составляет 1%. При чувствительности 90% и доле ложных срабатываний 1% система найдёт 90 настоящих нарушений, но добавит 99 ложных тревог среди остальных 9900 материалов. Из 189 флагов больше половины будут ошибочными. Это пример влияния базовой частоты, а не показатель конкретного сервиса.

Значение процента нужно искать в документации. Это может быть вероятность класса, доля анализируемой прозы, уверенность модели по одному лицу или максимальная оценка кадра. Показатель 0,9 одного API нельзя приравнивать к «90% текста написал ИИ» в другом.

Как преобразование меняет результат

Что произошло	Как может измениться проверка	Что делать
Проверяется короткий, шаблонный или процедурный текст	Мало контекста; человеческий текст может выглядеть статистически предсказуемым	Проверять целый смысловой документ и учитывать жанр
AI-текст переписал человек или paraphraser	Исходные языковые признаки исчезают, растёт false negative	Сверять историю версий, черновики, источники и процесс работы
Человеческий текст машинно перевели	Перевод добавляет модельные шаблоны и способен вызвать false positive; в другом направлении результат тоже может снизиться	Проверять оригинал и перевод отдельно, записывать способ перевода
PDF прошёл OCR	Ошибки распознавания меняют токены и структуру	Извлечь текст контролируемым OCR и сохранить исходный PDF
Изображение обрезали, пересохранили или сделали screenshot	EXIF и C2PA могут исчезнуть, watermark и pixel artifacts — ослабнуть	Искать оригинальный файл и наиболее раннюю публикацию
Изображение сжали в JPEG/WebP или уменьшили	Шумы и частотные признаки меняются	Тестировать именно производственные варианты и не переносить score оригинала на копию
Видео перекодировали или изменили частоту кадров	Меняются кадры, детализация и временные признаки; короткая вставка может выпасть из выборки	Проверять оригинал, звук и соседние кадры, фиксировать частоту выборки
Появился новый генератор	Модель ещё не видела его цифровые следы	Следить за датой обновления детектора и отправлять спорное в ручную очередь

Редактирование не «доказывает обход», а перевод не «доказывает генерацию». После любого преобразования система получает другой вход. Расхождение результатов нужно объяснять изменившимися данными, а не намерением автора.

Provenance, водяные знаки и проверка источника

Content Credentials

C2PA Content Credentials — подписанная история происхождения и действий над файлом. Валидная подпись помогает проверить, кто выпустил manifest, связан ли он с этим asset и менялись ли данные после подписи. Она не подтверждает, что изображённое событие реально, подпись принадлежит честному автору или публикация дана в верном контексте.

Manifest можно удалить при экспорте, пересылке или намеренно. Soft bindings, fingerprint lookup и невидимые водяные знаки помогают восстановить часть истории, но поддерживаются не везде. Поэтому отсутствие Content Credentials означает «подписанная история не найдена», а не «файл сделал человек».

Водяные знаки поставщика

Водяной знак отвечает на узкий вопрос: распознаёт ли проверяющий сигнал конкретной экосистемы. Видимую метку можно обрезать. Невидимые метки устойчивее к части фильтров, обрезке и сжатию с потерями, однако сильная переработка способна ослабить их.

OpenAI Verify ищет C2PA и SynthID в поддерживаемых изображениях и аудио OpenAI. Положительный результат указывает на происхождение из поддерживаемого инструмента, но не раскрывает запрос, аккаунт или человека и не оценивает правдивость. Not detected также не оправдывает файл: метка могла исчезнуть, материал мог прийти из старой модели или другого AI-поставщика. Веб-инструмент не хранит загруженный файл, кроме случаев, когда этого требует закон, и не использует его для обучения; для API отдельно указано, что режим Zero Data Retention не поддерживается.

Проверка SynthID в продуктах Google работает с поддерживаемыми изображениями, видео и аудио. Её сильная сторона — атрибуция известного сигнала Google; общий pixel detector нужен для контента из других генераторов.

Первоисточник и процесс создания

InVID-WeVerify извлекает ключевые кадры, metadata и запускает reverse image search. Так можно найти более раннюю версию ролика, другой заголовок или исходный контекст. Для текста аналогичную роль играют исходные ссылки, заметки, черновики и история версий.

Полезная последовательность для фото и видео:

1. Сохранить исходный URL, время публикации и оригинальный файл без пересохранения.
2. Проверить Content Credentials, EXIF и водяной знак, если ожидается конкретный поставщик.
3. Найти самые ранние совпадения целого изображения и ключевых кадров.
4. Сверить место, время, погоду, вывески, звук и независимые записи события.
5. Запросить у автора raw-файл, длинный фрагмент до и после эпизода или исходный проект.
6. Лишь затем добавлять криминалистическую оценку к собранным доказательствам.

Безопасный протокол проверки

Сохраните исходный материал

Зафиксируйте URL, дату, контекст, размер, формат, метаданные и контрольную хеш-сумму. Не начинайте с картинки из мессенджера, если можно получить оригинал. Для видео сохраните аудиодорожку и фрагменты до и после подозрительного места.

Сформулируйте вопрос

Нужно искать полную генерацию, локальную правку, подмену лица, синтетический голос, плагиат, фактическую ошибку или автора? Один detector не отвечает на все вопросы. Нарушение определяется политикой: разрешённый AI-редактор и скрытая генерация всей работы могут требовать разных действий.

Проверьте происхождение и источник

Начните с C2PA, водяного знака, earliest source и process evidence. Положительная подписанная provenance или известный watermark обычно конкретнее статистического сходства. Отрицательный результат оставьте как неопределённый.

Выберите поддерживаемый detector

Сверьте язык, жанр, minimum length, формат, размер, длительность, лица, аудио и свежесть model coverage. Ошибку, unsupported format и inconclusive нельзя автоматически превращать в human или real.

Сохраните полный результат

Запишите дату, версию модели, порог, оценку документа, отмеченные предложения, лица, кадры и временные интервалы. Скриншота с одним процентом недостаточно для воспроизводимой проверки.

Добавьте независимые доказательства

Для текста это факты, ссылки, история версий, черновики и устное объяснение. Для медиа — поиск источника, исходный файл, другие ракурсы и подтверждение автора. Для звонка — связь по известному каналу, контрольный вопрос и стандартная процедура проверки личности и физического присутствия.

Дайте человеку право ответить

Перед оценкой, отказом, блокировкой или обвинением должна быть ручная проверка. Автору, студенту или кандидату нужно показать спорный фрагмент, объяснить правило и дать возможность предоставить историю работы. Для массовой модерации нужна appeal-процедура.

Рекомендации по сценариям

Сценарий	Практический процесс	Чего не делать
Редакция и подрядчики	Заранее описать разрешённые AI-задачи; GigaCheck для быстрой русской проверки, Copyleaks/Originality.ai для потока; проверять факты, заимствования и version history	Требовать «0% AI» как универсальный показатель качества
Образование	Turnitin или GPTZero только в поддерживаемом языке; для русского — локально проверенные GigaCheck/Copyleaks; запросить черновики и обсудить работу	Выставлять оценку или обвинять по одному report
SEO и сайт	Оценивать полезность, точность, оригинальную экспертизу, источники и редактуру	Использовать detector score как прогноз позиций в поиске
Найм	Ясно указать допустимость AI; проверить нужный для работы навык одинаковым заданием, беседой и историей выполнения; дать пересмотр	Автоматически отбрасывать резюме по языковому классификатору
Пользовательский контент и маркетплейс	Применять Hive, Sightengine или Copyleaks для сортировки по риску; настраивать разные пороги по типу контента и тяжести действия	Смешивать полную генерацию, подмену лица и обычную обработку в одной метке
Видеозвонки и платежи	Reality Defender как дополнительный сигнал; остановить действие, перезвонить по известному номеру, применить dual approval	Выполнять срочную финансовую просьбу только потому, что изображение и голос кажутся настоящими
Журналистское расследование	DeepFake-o-Meter для нескольких моделей, InVID для ключевых кадров, C2PA и source verification	Публиковать обвинение по максимальному score одной модели

Владельцу сайта отдельно важно понимать политику поиска. Google рекомендует оценивать точность, качество, релевантность и добавленную ценность. Массовая генерация страниц без пользы может нарушать правило о создании контента ради манипулирования выдачей. Процент «написано человеком» сам по себе не делает страницу полезной, а допустимое применение ИИ не превращает качественный материал в спам.

Как провести пилот перед внедрением

Соберите локальную размеченную выборку: реальные человеческие материалы с известным процессом, AI-материалы от используемых моделей, mixed cases и обычные преобразования вашего канала. Для русского текста разделите статьи, карточки, отзывы и учебные работы. Для изображений добавьте фото, иллюстрации, скриншоты, AI-edit и face swap. Для видео — разные лица, ролики без лиц, lip-sync, отдельную подмену звука и файлы после производственного транскодирования.

На этой выборке измерьте:

• false-positive rate и false-negative rate по каждому сегменту;
• precision среди реально отправленных в ручную очередь материалов;
• долю unsupported, ошибок и inconclusive;
• время и стоимость изображения, минуты видео, кадров и повторной проверки;
• трудозатраты аналитика и число апелляций;
• изменение результатов после обновления detector model.

Порог должен зависеть от действия. Для низкорисковой сортировки допустима широкая очередь. Для удаления публикации, отказа кандидату, обвинения студента или остановки счёта нужен более высокий стандарт доказательств и ручная проверка.

До интеграции запросите соглашение об обработке данных, список субподрядчиков, регион обработки, срок хранения оригиналов и производных кадров, процедуру удаления, использование для обучения моделей и права сотрудников на доступ. Для биометрии, несовершеннолетних, неопубликованных материалов и коммерческой тайны предпочтительны частное облако или локальное развёртывание, если риск оправдывает стоимость.