# Pangram تطلق إصدارًا من كاشف الصور المولّدة يحدد الجزء المولّد داخل الصورة ويقبل صورًا أصغر

> **المغزى:** المغزى: الفرق بين صورة مصنوعة بالكامل وصورة حقيقية عُدّل جزء منها هو ما يحتاجه من يتحقق، لكن قيمة أي كاشف تتوقف على رقم لم يُنشر بعد: كم مرة يتهم صورة حقيقية.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-11-06-pangram-image-detector-heatmap/)
- التاريخ: 26 جمادى الأولى - 6 نوفمبر 2026 (2026-11-06)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، التحقق من الأخبار، الذكاء الاصطناعي

أطلقت شركة Pangram في 4 نوفمبر 2026 إصدارًا جديدًا من كاشفها للصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي، باسم Pangram Image 1.0، ويتوفر عبر إضافة لمتصفح Chrome وعبر API.

يختلف الإصدار عن سابقه في أمرين. الأول أنه يُخرج خريطة heatmap، فلا يكتفي بالحكم على الصورة كلها بأنها مولّدة أو حقيقية، بل يلوّن الجزء الذي يبدو مولّدًا داخلها. وهذا ما يفرّق بين صورة مصنوعة بالكامل وصورة حقيقية عُدّل فيها جزء محدد، وهما حالتان مختلفتان تمامًا لمن يتحقق من خبر.

والثاني أن أصغر مقاس يقبله الكاشف انخفض من 512 في 512 بكسل إلى 256 في 256. وتكمن أهمية ذلك في أن الصور المتداولة في تطبيقات المراسلة تصل غالبًا مضغوطة ومصغّرة بعد إعادة إرسالها مرات عدة. وعند المقاسات الأقل من 512 يعرض الكاشف تنبيهًا بأن ثقته في النتيجة أقل.

وتقول الشركة إن دقة الكاشف بلغت 99.96% على عينتها، المكونة من 100 صورة حقيقية و1,200 نسخة مولّدة منها بـ 12 مولّدًا، و98.7% على 1,529 مقطع فيديو، وإنه يتفوق بـ 29 نقطة على أفضل كاشف يليه. وهذه كلها قياسات الشركة على عينتها هي.

لكن الصفحة لم تنشر معدل الإنذار الكاذب، أي عدد المرات التي يصف فيها الكاشف صورة حقيقية بأنها مولّدة. وهذا الرقم هو الأهم في أداة من هذا النوع، لأن كاشفًا يلتقط الصور المولّدة كلها تقريبًا لكنه يتهم صورة حقيقية من كل عدد قليل من الصور يصنع مشكلة جديدة بدل أن يحل القديمة. ولم تنشر الشركة السعر كذلك.

## المصادر

- [إعلان Pangram Image 1.0](https://www.pangram.com/blog/introducing-pangram-image-1-0)
- [موقع الشركة وفيه الإضافة والـ API](https://www.pangram.com)