在 AI 内容爆发式增长的当下，原创度检测工具的重要性日益凸显。2025 年，随着 AIGC 技术的不断革新，市场上涌现出了多款性能卓越的检测工具。经过对技术原理、实测数据、行业应用的综合分析，以下为当前表现突出的 AI 原创度检测软件及 AIGC 内容审核工具 Top5。
🔍 瑞莱智慧 AIGC 风险检测系统
作为全球首个针对实时音视频场景的金融级 AI 欺诈防护产品，瑞莱智慧的系统基于多模态特征的智能决策引擎技术，深度融合多模态数据分析与深度学习模型，能够实时处理和分析音视频数据，快速识别 AIGC 生成的伪造内容。其在某银行的实战测试中表现亮眼，累计检测次数超过 1000 万次，成功拦截 2000 余笔深度伪造攻击，避免经济损失超千万，检测出超过 96% 的伪造音视频数据，响应时间控制在 200 毫秒以内，完全满足金融业务对安全性和效率的双重需求。该工具不仅在金融领域表现出色，未来还有望应用于更多需要远程授信的行业和领域。
🚀 朱雀 AI 大模型检测系统
腾讯推出的 “朱雀” AI 大模型检测系统，在文本和图片检测方面都有出色表现。在图片检测上，通过对用户上传的图片进行几秒钟的快速验证，判断该图片是否由 AI 生成，其原理基于捕捉真实图片与 AI 生成图像之间的差异，如逻辑不合理、包含隐形特征等。腾讯在模型训练中使用了 140 万份正负样本，涵盖多种内容类型，测试的检出率达到了 95% 以上。在文本检测方面，通过对比检测文本与大模型的预测内容，能够推测出文本的 AI 生成概率，且经过了大量正负样本的训练，能够覆盖新闻、公文、小说、散文等多样化文体。此外，朱雀还支持 AI 图片检测，覆盖 DeepFake 和扩散模型，功能强大，中文优化也针对中文内容进行了特别处理。不过需要注意的是，其检测标准比较严格，可能会将一些结构性强、专业术语多、行文规范的人类撰写文本误判为 AI 生成。
📚 ImBD（Imitate Before Detect）检测框架
由复旦大学等机构研究人员提出的 ImBD 检测框架，从 “模仿” 的角度切入，通过先学习和模仿机器的写作风格特征，再基于这些特征进行检测。该框架创新性地引入了风格偏好优化（SPO），使评分模型能够精确捕捉机器修订的细微特征。实验表明，该方法在检测 GPT-3.5 和 GPT-4 修改的文本时，准确率分别提升了 15.16% 和 19.68%，仅需 1000 个样本和 5 分钟训练就能超越商业检测系统的性能。ImBD 的核心创新在于将风格感知机制引入机器修改文本检测领域，有效解决了当前检测方法在处理部分人工内容场景下的局限性，为解决高级语言模型输出检测这一愈发重要的问题提供了新的思路。
📝 小红书 AIGC 识别模型
小红书在打击虚假内容、虚假人设和 AIGC 造假方面投入了大量资源，其上线的内容信息量模型、笔记摘要提取模型、AIGC 谣言诊断模型等 15 个识别大模型，建立了真实信源库和谣言库，能够实现对虚假内容的实时拦截和批量回扫。2025 年上半年，小红书处置虚假笔记 320 万篇，处置虚假人设账号 1 万个，处置虚假低质 AIGC 笔记 60 万篇。平台还对 AIGC 生成内容做主动标识工作，提升信息透明度。小红书的检测模型在实际应用中展现出了强大的能力，通过技术手段和用户共治相结合，有效净化了社区内容生态。
🔬 施普林格・自然 AI 检测工具
施普林格・自然推出的 AI 工具 Geppetto，主要用于检测科研稿件中由 AI 生成的无意义文本。该工具将论文分成若干部分，使用自有算法检查各个部分的文本一致性，然后根据其中文本由 AI 生成的几率对每个部分进行评分，分数越高，则存在问题的几率就越高，并由此引发人工检查。该工具已识别出数百篇虚假论文，阻止其被发表，为科研诚信提供了有力保障。此外，该工具还能为识别更多可疑投稿提供路径，例如在同一特刊中发现原始论文与其他内容之间的联系，从而识别那些乍看严谨，但经过更为严格分析后其实存疑的论文。
以上这些工具在不同的领域和场景中各有优势，用户可以根据自身需求选择适合的检测工具。在使用过程中，也需要注意工具的局限性，结合人工审核等方式，以确保检测结果的准确性。
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