Galvanize 3 est disponible dans l'API zn

Nous publions aujourd'hui Galvanize 3, la troisième génération de notre détecteur de prompt injection. Depuis le 23 octobre 2026, il vérifie chaque appel à l'API zn, juste après les règles déterministes. Rien ne change de votre côté : même endpoint, même clé d'API, même offre, même réponse.

En bref

Meilleur AUROC parmi dix détecteurs sur les benchmarks publics de prompt injection : 0,965.
89,6 % des attaques détectées pour 0,6 % de faux positifs sur notre jeu de test multilingue de 3 309 exemples.
2,9 % de fausses alertes sur les longs documents légitimes, moins que les modèles Horizon ouverts, PIGuard, ProtectAI et deepset.
Gratuit à l'essai : 10 000 appels par mois avec le Free plan, sans carte bancaire.

Pourquoi un nouveau détecteur

Les agents de code lisent du texte non fiable toute la journée : sorties d'outils, résultats MCP, pages web, documents du dépôt. Une seule instruction injectée dans l'un d'eux peut détourner l'agent. Galvanize 3 est entraîné pour ce trafic, le texte que lit un agent plutôt que le chat saisi par une personne, et pour un second objectif tout aussi important en pratique : ne pas interrompre le travail réel avec de fausses alertes.

Ce qu'il y a sous le capot

Modèle

Galvanize 3 est un classifieur de type encodeur d'environ 140 millions de paramètres, affiné à partir du petit modèle ouvert de Horizon Labs. Il lit 512 tokens à la fois et évalue les entrées plus longues par fenêtres glissantes avec chevauchement. Il s'exécute sur CPU dans la même infrastructure de déploiement que son prédécesseur : la latence et la tarification ne changent donc pas.

Entraînement

Nous avons entraîné plusieurs fine-tunes sur des corpus publics de prompt injection et de sécurité des agents, en donnant un poids supplémentaire aux sorties d'outils et aux longs documents, puis nous les avons fusionnés en un seul modèle par moyenne de leurs poids. Le résultat conserve les points forts de chaque entraînement sans ajouter de coût d'inférence.

Benchmarks

Notre jeu de test multilingue

Métrique	Galvanize 3
Attaques détectées (rappel)	89,6 %
Taux de faux positifs	0,6 %
Longs documents légitimes signalés (658 textes)	2,9 %

3 309 exemples en plusieurs langues, évalués au seuil de production avec le même code. Galvanize 3 n'a pas été entraîné sur ce jeu ; il a servi lors de la sélection du modèle.

Face aux détecteurs ouverts

Nous avons comparé Galvanize 3 à neuf détecteurs ouverts sur les jeux d'attaques publics de la suite d'évaluation de prompt injection de Horizon Labs, avec le même code pour chaque modèle : les trois modèles Horizon ouverts (small, base et large), Prompt Guard 2 (22M et 86M), PIGuard, NeuralTrust, ProtectAI et deepset.

Galvanize 3 classe les attaques au-dessus des textes sûrs mieux que n'importe lequel d'entre eux, avec un AUROC de 0,965.

Graphique en barres. AUROC, moyenne macro sur les 5 des 7 jeux d'attaques publics qui incluent des textes inoffensifs. 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.

Sur les longs documents légitimes, où de nombreux détecteurs se laissent piéger par le vocabulaire courant de la sécurité, Galvanize 3 signale moins de textes que les trois modèles Horizon, PIGuard, ProtectAI et deepset.

Graphique en barres. Part des 658 longs textes légitimes signalés à tort au seuil par défaut de chaque détecteur. 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 %.

Méthodologie. Chaque détecteur a été exécuté sur les 512 premiers tokens de chaque texte, avec le même code. Certains jeux publics recoupent des données d'entraînement de certains modèles : les jeux d'attaques proviennent de la suite de Horizon Labs, et Galvanize 3 a aussi utilisé les splits d'entraînement de BIPIA et de boundary-pairs. Le jeu de longs documents est le nôtre.

Ce que cela change pour vous

Vous utilisez déjà l'API, ou zn-gate avec la vérification cloud ? Vous utilisez Galvanize 3 dès maintenant. Il n'y a rien à mettre à jour.
Les quotas et les prix restent identiques. Chaque appel exécute les règles et Galvanize 3 au sein d'un seul quota mensuel.
Vous voulez savoir quel modèle a répondu ? Consultez ml_version dans la réponse : zn-galvanize3-fp32-s512.
Si le modèle neuronal devenait indisponible, l'appel bascule sur le plus petit Galvanize-60M, comme auparavant, et la réponse l'indique.

Poids ouverts

Une version à poids ouverts arrive. Ce sera un modèle distinct, entraîné uniquement sur des données dont les licences nous permettent de le publier. Galvanize 2 et Galvanize-60M restent disponibles sur Hugging Face.

À vous de jouer

La vérification cloud est facultative : zn-gate protège pleinement votre agent sur votre machine sans elle. Quand vous voulez un second avis de Galvanize 3 sur les prompts et les documents que lit votre agent, le Free plan suffit pour démarrer.

Chaque appel à l'API zn exécute les règles déterministes puis Galvanize 3, et renvoie un verdict : autoriser ou bloquer.

Essayez gratuitement. 10 000 appels par mois, sans carte bancaire. Créez votre clé.