Galvanize 3 ya está en producción en la zn API

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Galvanize 3

Hoy lanzamos Galvanize 3, la tercera generación de nuestro detector de prompt injection. Desde el 23 de octubre de 2026 analiza cada llamada a la zn API, justo después de las reglas deterministas. Para ti no cambia nada: mismo endpoint, misma clave de API, mismo plan, misma respuesta.

De un vistazo

  • El AUROC más alto de diez detectores en benchmarks públicos de prompt injection: 0,965.
  • El 89,6% de los ataques detectados con una tasa de falsos positivos del 0,6% en nuestro conjunto de pruebas multilingüe de 3309 ejemplos.
  • 2,9% de falsas alarmas en documentos legítimos largos, menos que los modelos abiertos de Horizon, PIGuard, ProtectAI y deepset.
  • Gratis para probar: 10.000 llamadas al mes en el Free plan, sin tarjeta.

Por qué un nuevo detector

Los agentes de programación leen texto no confiable todo el día: salidas de herramientas, resultados de MCP, páginas web, documentos del repositorio. Una sola instrucción inyectada en cualquiera de ellos puede desviar al agente. Galvanize 3 está entrenado para ese tráfico, el texto que lee un agente y no el chat que escribe una persona, y para un segundo objetivo que importa igual en la práctica: no frenar el trabajo real con falsas alarmas.

Qué hay dentro

Modelo

Galvanize 3 es un clasificador de tipo encoder de unos 140 millones de parámetros, obtenido por fine-tuning a partir del modelo abierto small de Horizon Labs. Lee 512 tokens cada vez y puntúa las entradas más largas con ventanas solapadas. Se ejecuta en CPU con la misma infraestructura de servicio que su predecesor, así que la latencia y los precios no cambian.

Entrenamiento

Entrenamos varios fine-tunes con corpus públicos de prompt injection y de seguridad de agentes, dando más peso a las salidas de herramientas y a los documentos largos, y los combinamos en un único modelo promediando sus pesos. El resultado conserva las fortalezas de cada ejecución sin añadir coste de inferencia.

Benchmarks

Nuestro conjunto de pruebas multilingüe

Métrica Galvanize 3
Ataques detectados (recall) 89,6%
Tasa de falsos positivos 0,6%
Documentos legítimos largos marcados (658 textos) 2,9%

3309 ejemplos en varios idiomas, puntuados con el umbral de producción y con el mismo código. Galvanize 3 no se entrenó con este conjunto, aunque se usó durante la selección del modelo.

Frente a detectores abiertos

Ejecutamos Galvanize 3 junto a nueve detectores abiertos sobre los conjuntos públicos de ataques de la suite de evaluación de prompt injection de Horizon Labs, con el mismo código para todos los modelos: los tres modelos abiertos de Horizon (small, base y large), Prompt Guard 2 (22M y 86M), PIGuard, NeuralTrust, ProtectAI y deepset.

Galvanize 3 ordena los ataques por encima del texto seguro mejor que cualquiera de ellos, con un AUROC de 0,965.

Gráfico de barras. AUROC, media macro sobre 5 de los 7 conjuntos públicos de ataques que incluyen textos inocuos. Galvanize 3 0,965, Horizon base 0,954, Horizon large 0,948, Horizon small 0,938, PIGuard 0,877, deepset 0,766, NeuralTrust 0,755, ProtectAI 0,735, Prompt Guard 2 86M 0,727, Prompt Guard 2 22M 0,628.

En documentos legítimos largos, donde muchos detectores tropiezan con el vocabulario habitual de seguridad, Galvanize 3 marca menos textos que los tres modelos de Horizon, PIGuard, ProtectAI y deepset.

Gráfico de barras. Porcentaje de 658 textos legítimos largos marcados por error con el umbral por defecto de cada detector. Galvanize 3 2,9%, Prompt Guard 2 22M 0,0%, Prompt Guard 2 86M 0,6%, NeuralTrust 1,1%, ProtectAI 5,6%, Horizon base 5,8%, Horizon small 7,1%, Horizon large 7,3%, PIGuard 31,2%, deepset 100,0%.

Metodología. Cada detector se ejecutó sobre los primeros 512 tokens de cada texto, con el mismo código. Algunos conjuntos públicos se solapan con los datos con los que se entrenaron ciertos modelos: los conjuntos de ataques proceden de la propia suite de Horizon Labs, y Galvanize 3 también usó los splits de entrenamiento de BIPIA y de boundary-pairs. El conjunto de documentos largos es nuestro.

Qué significa para ti

  • ¿Ya usas la API o zn-gate con la comprobación en la nube? Ya estás usando Galvanize 3. No hay nada que actualizar.
  • Las cuotas y los precios no cambian. Cada llamada ejecuta las reglas y Galvanize 3 dentro de una única cuota mensual.
  • ¿Quieres saber qué modelo respondió? Consulta ml_version en la respuesta: zn-galvanize3-fp32-s512.
  • Si el modelo neuronal dejara de estar disponible, la llamada recurre al más pequeño Galvanize-60M, como hasta ahora, y la respuesta lo indica.

Pesos abiertos

Llegará una versión de pesos abiertos. Será un modelo aparte, entrenado únicamente con datos cuyas licencias nos permitan publicarlo. Galvanize 2 y Galvanize-60M siguen disponibles en Hugging Face.

Pruébalo

La comprobación en la nube es opcional: zn-gate protege por completo a tu agente en tu máquina sin ella. Cuando quieras una segunda opinión de Galvanize 3 sobre los prompts y documentos que lee tu agente, el Free plan basta para empezar.

Cada llamada a la zn API ejecuta las reglas deterministas y después Galvanize 3, y devuelve un veredicto: permitir o bloquear.

Pruébalo gratis. 10.000 llamadas al mes, sin tarjeta. Crea tu clave.

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