क्या Turnitin Claude, Gemini और DeepSeek का पता लगा सकता है?
एक वर्गीकारक जो सांख्यिकीय पैटर्न पर प्रतिक्रिया देने के लिए प्रशिक्षित है, किसी विशिष्ट चैटबॉट का आउटपुट चिह्नित करने के लिए उसे पहले से देखना आवश्यक नहीं होता। यही बात DeepSeek के लिए क्यों महत्वपूर्ण है, Turnitin स्वयं Claude, Gemini और अन्य मॉडलों के बारे में नाम लेकर क्या प्रकाशित करता है, और उनमें से किसी के लिए क्या प्रकाशित नहीं करता, यह यहाँ बताया गया है।
उदाहरण के लिए, एक छात्र प्रथम मसौदे के लिए ChatGPT के बजाय DeepSeek चुनता है, विशेष रूप से इसलिए क्योंकि एक फ़ोरम थ्रेड में दावा किया गया था कि Turnitin केवल OpenAI के मॉडलों को पहचानता है। क्या Turnitin DeepSeek को उसी तरह पहचान सकता है जैसे वह ChatGPT को पहचानता है? लेकिन रुकिए, वर्गीकार को सबसे पहले किसी ब्रांड को पहचानने के लिए डिज़ाइन ही नहीं किया गया था। Turnitin के अपने प्रौद्योगिकी-विवरण में कहा गया है कि वर्गीकार को कभी भी किसी ब्रांड को पहचानने के लिए बनाया ही नहीं गया था, और यह बात प्रश्न को अधिकांश छात्रों की अपेक्षा से अधिक बदल देती है।
AI लेखन संकेतक मशीन-जनित गद्य में पाए जाने वाले प्रतिरूपों, शब्द-पूर्वानुमेयता और वाक्य-लय पर प्रशिक्षित है, वही सांख्यिकीय आधार जो साइट के अपने AI डिटेक्टर कैसे काम करते हैं, इस विवरण में सामान्य रूप से शामिल है। इस तरह प्रशिक्षित एक मॉडल इस बात पर प्रतिक्रिया करता है कि कोई अंश कैसे पढ़ा जाता है, न कि इस पर कि किस कंपनी के सर्वरों ने उसे उत्पन्न किया। यही भेद इस प्रश्न के उत्तर का अधिकांश भाग है कि क्या चैटबॉट बदलना पहचान से बचने का एक तरीका है।
TextPulse की यह मार्गदर्शिका कि क्या Turnitin ChatGPT को पहचान सकता है उस एक रिपोर्ट के तंत्र को पूरी तरह से कवर करती है, प्रतिशत क्या मापता है, इसे कौन देखता है, और Turnitin के अपने परीक्षण के अनुसार यह कितना सटीक है। यह लेख उस बड़े प्रश्न के भीतर एक बार-बार उठने वाले प्रश्न पर केंद्रित है, क्या किसी अलग चैटबॉट को चुनने से कुछ बदलता है।
क्या Turnitin DeepSeek को पहचान सकता है? मॉडल-निरपेक्ष बिंदु
Turnitin की अपनी सामग्री पहचान को इस आधार पर प्रस्तुत करती है कि कोई अंश कैसे पढ़ा जाता है, न कि इस आधार पर कि उसे किस कंपनी ने उत्पन्न किया। यही प्रस्तुति यह पूछने का पूरा आधार है कि क्या DeepSeek के साथ उसी प्रणाली के भीतर ChatGPT, Claude या Gemini की तुलना में कोई अलग व्यवहार किया जाता है।
निर्देश-समायोजित मॉडलों का एक ही सांख्यिकीय आकार पर अभिसरण क्यों होता है
2023 के बाद जारी किया गया हर प्रमुख चैटबॉट सामान्यतः उसी तरह बनाया गया है, पहले विशाल मात्रा के पाठ में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, फिर उस कच्चे पूर्वानुमान-इंजन को एक प्रवाहपूर्ण, सहयोगी सहायक में परिष्कृत किया जाता है जो किसी संकेत का सीधे उत्तर देता है। यही दूसरा चरण है जहाँ अभिसरण होता है।
परिणाम यह है कि GPT, Claude, Gemini, DeepSeek और अधिकांश अन्य instruction-tuned assistants समान सांख्यिकीय क्षेत्र में स्थित गद्य उत्पन्न करने की प्रवृत्ति रखते हैं, लगातार पूर्वानुमेय शब्द-चयन और समान वाक्य-लय के साथ। किसी एक model के output में उस कम-perplexity, कम-burstiness signature को पहचानने के लिए प्रशिक्षित classifier, अपनी संरचना के अनुसार, ऐसी चीज़ पर प्रतिक्रिया कर रहा है जिसे कई अन्य models भी उत्पन्न करते हैं, चाहे उनमें से कोई भी उसके मूल training data का हिस्सा रहा हो या नहीं।
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Model Coverage के बारे में Turnitin वास्तव में क्या कहता है
Turnitin स्पष्ट रूप से कहता है कि यह एक जानबूझकर लिया गया design choice है, testing की कोई दुर्घटना नहीं। इसका मूल AI writing detection model GPT-3, GPT-3.5 और उनके variants के विरुद्ध प्रशिक्षित किया गया था, और Turnitin का अपना documentation स्पष्ट रूप से कहता है: 'Our technology can also detect other AI writing tools that are based on these models, such as ChatGPT.' यह अपने classifier के generalize करने के तरीके के बारे में एक vendor का दावा है, कोई स्वतंत्र रूप से परीक्षण किया गया परिणाम नहीं, और इसे ठीक उसी रूप में पढ़ना उचित है।
DeepSeek उस सूची में दिखाई नहीं देता। Turnitin की प्रकाशित सूची, जिसमें उसने बाद में जो models जोड़े हैं, विस्तृत है। इस लेखन के समय, इनमें GPT-4 और GPT-5 families के models, Gemini की Pro और Flash lines, जिनमें उनके सबसे हाल के preview versions शामिल हैं, Claude Sonnet-4.5, और LLaMA शामिल हैं।
| मॉडल | Turnitin के अपने प्रकाशित कवरेज में क्या कहा गया है |
|---|---|
| ChatGPT (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, GPT-5 series) | स्पष्ट रूप से नामित, मूल प्रशिक्षण सेट और उसके प्रत्यक्ष उत्तराधिकारी |
| Claude (Sonnet 4.5) | Turnitin की वर्तमान प्रकाशित सूची में स्पष्ट रूप से नामित |
| Gemini (Pro, 2.5 Pro, 2.5 Flash, 3-series previews) | Turnitin की वर्तमान प्रकाशित सूची में स्पष्ट रूप से नामित |
| LLaMA | Turnitin की वर्तमान प्रकाशित सूची में स्पष्ट रूप से नामित |
| DeepSeek | अगस्त 2026 तक Turnitin की प्रकाशित सूची में नामित नहीं है। Turnitin यह नहीं कहता कि DeepSeek को बाहर रखा गया है, केवल यह कि वह नाम से दिखाई नहीं देता |
| Any other chatbot built on a listed model | Turnitin कहता है कि उसकी तकनीक उन उपकरणों का भी पता लगाती है जो उन मॉडलों पर आधारित हैं जिनका वह नाम लेता है |
Turnitin क्या प्रकाशित नहीं करता
Turnitin की अपनी सामग्री में जो अनुपस्थित है, उसका महत्व उतना ही है जितना उसमें मौजूद बातों का। Turnitin अपने द्वारा नामित प्रत्येक मॉडल के लिए अलग सटीकता आंकड़ा प्रकाशित नहीं करता, GPT-4, Gemini और Claude के लिए प्रति मॉडल पहचान दर नहीं देता। कई साइटें DeepSeek पहचान के लिए एक विशिष्ट प्रतिशत बताती हैं, लेकिन उस संख्या के पीछे कोई दृश्य स्रोत या विधि नहीं होती।
उस अंतर को भरने के बजाय उसे उसके वास्तविक रूप में स्वीकार करना उचित है। Turnitin के बाहर किसी ने भी उसके AI लेखन संकेतक का, स्रोत मॉडल के अनुसार विभाजित, स्वतंत्र और पद्धतिगत रूप से पारदर्शी परीक्षण प्रकाशित नहीं किया है, DeepSeek सहित, इसलिए किसी एक मॉडल की पहचान दर से जुड़ी कोई भी विशिष्ट संख्या तब तक अप्रमाणित मानी जानी चाहिए जब तक कोई प्राथमिक स्रोत वास्तव में उसे न बताए।
एक निष्पक्ष तुलना बनाने के लिए प्रत्येक मॉडल से लेखन का एक बड़ा, वर्तमान नमूना एकत्र करना, यह पुष्टि करना कि उसका कोई भाग Turnitin के अपने प्रशिक्षण डेटा में लीक नहीं हुआ था, और उसी समय, समान परिस्थितियों में, उसी डिटेक्टर से उन सभी को चलाना आवश्यक होगा। विक्रेता हर कुछ महीनों में अपने मॉडल अपडेट करते हैं, इसलिए एक साल पहले प्रकाशित तुलना भी संभव है कि ऐसे चैटबॉट्स का वर्णन कर रही हो जो अब उस रूप में मौजूद ही नहीं हैं, जिसमें उनका परीक्षण किया गया था। यह एक वास्तविक पद्धतिगत मानक है, कोई बहाना नहीं, और यही कारण है कि यह लेख Turnitin अपनी स्वयं की कवरेज के बारे में क्या कहता है, यह रिपोर्ट करता है, न कि ऐसे डिटेक्शन प्रतिशतों का एक समूह जिन्हें वास्तव में किसी ने मापा ही नहीं है।
क्या चैटबॉट बदलने से वास्तव में मदद मिलती है?
Turnitin स्वयं जो साक्ष्य प्रकाशित करता है, उसके आधार पर नहीं। एक वर्गीकारक जो किसी ब्रांड नाम के बजाय सांख्यिकीय पैटर्न पर प्रतिक्रिया देने के लिए बनाया गया है, उसके पास DeepSeek के प्रवाहपूर्ण, पूर्वानुमेय आउटपुट को ChatGPT के आउटपुट से किसी अलग तरीके से देखने का कोई स्पष्ट कारण नहीं है, और Turnitin की अपनी भाषा, जो 'इन मॉडलों पर आधारित' उपकरणों का पता लगाने की बात करती है, भी यही संकेत देती है। किसी अनाम चैटबॉट को इस धारणा पर चुनना कि सूची में न होना प्रतिरक्षा के बराबर है, एक अनुमान है जिसे रणनीति के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
कोर्सवर्क के व्यावहारिक पक्ष के लिए, कॉलेज के लिए AI निबंध को मानवीय बनाना अलग से समझाया गया है। आवेदकों के सामने इसी चिंता का एक अलग रूप होता है, और क्या कॉलेज प्रवेश AI की जांच करते हैं का अपना अलग पृष्ठ है।
अधिक विश्वसनीय कदम इस बात से दूर है कि पहला मसौदा किस चैटबॉट ने बनाया और इस बात के अधिक निकट है कि उसके बाद उसके साथ क्या होता है। एक मुफ्त burstiness checker वही वाक्य-लय की समतलता दिखाता है, जिस पर एक वर्गीकारक प्रतिक्रिया देता है, चाहे वह किसी भी मॉडल के नाम से आया हो जो चैट विंडो के शीर्ष पर लिखा है। छात्रों के लिए TextPulse का AI humanizer for students उसी सांख्यिकीय स्तर पर काम करता है, वाक्य-लय और संरचना का पुनर्निर्माण करता है, बजाय किसी विक्रेता की प्रकाशित सूची में मौजूद किसी अंतर पर दांव लगाने के। पहला मसौदा किस चैटबॉट ने लिखा, यह इस बात की तुलना में बहुत कम महत्वपूर्ण है कि आप जो संस्करण जमा करते हैं, वह वास्तव में ऐसा पढ़ा जाता है या नहीं जैसे आपने उसे स्वयं लिखा हो।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Turnitin अपनी वर्तमान प्रकाशित सूची में, जिन मॉडलों का वह पता लगाता है, उनमें कहीं भी DeepSeek का नाम नहीं लेता, हालांकि वह यह भी नहीं कहता कि DeepSeek को बाहर रखा गया है। क्या Turnitin व्यवहार में DeepSeek का पता लगा सकता है? इसका वर्गीकारक गद्य में सांख्यिकीय पैटर्न पर प्रतिक्रिया देने के लिए बनाया गया है, न कि किसी ब्रांड नाम पर, और इसका अपना दस्तावेज़ उन मॉडलों पर आधारित उपकरणों का पता लगाने का वर्णन करता है जिनका वह नाम लेता है, जो केवल नामित सूची से अधिक व्यापक दावा है।
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
