浏览器里自动识别 AI 生成文本的扩展
来源: seangoedecke.com — 2026-09-22
概述
作者认为自动 AI 文本检测是一个被忽视的细分领域，目前只有 Pangram 一家独大，而它按次收费，也意味着要把浏览器看到的每段文本发给第三方。于是他做了一轮开源小模型基准测试：表现最好的本地模型误报率约 2.7%、只能捕获约 52% 的含 AI 文本，与 Pangram 宣称的 99.66% 检出率和 0.004% 误报率相差悬殊，但对了解其局限的人来说仍然有用。基于这些结果，他用 AI 辅助写了一个 Chrome 扩展 Deckard，通过原生消息与本地运行的模型通信，活跃时占用约 400MB 到 1.2GB 内存，闲置五分钟会自动关闭。
核心要点
- 本地小模型里表现最好的是 Gradient 的 MLX 4-bit 量化版，误报 2.712%、捕获 52.35%。
- 作者没有测试 Pangram 自家的 EditLens 3B，因为对常驻后台来说模型太大了。
- Deckard 与本地模型通过 Chrome 原生消息通信，不需要额外起一个本地 Web 服务。
- 作者用 AI 辅助做决策：选了更适合的 C++ 而非 Python 做推理，并采用了原生消息而不是本地 HTTP。
- 只要清楚误报率约 2%，单次标记就不该被当作「这段文字由 AI 写的」的铁证。
金句
它已经好到让我打算日常使用，也愿意推荐给任何对自动 AI 检测感兴趣的人。
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