Der Reddit-Nutzer /u/jslominski hat Qwen 3.5 0.8B (Base) rund 20 Stunden lang auf einer einzelnen RTX 3090 auf dem öffentlich zugänglichen EditLens-Datensatz von Pangram Labs feinabgestimmt. Das resultierende Modell ist im ONNX-Format auf Hugging Face verfügbar und wird über eine Chrome-Extension namens „Slop Hammer" bereitgestellt. Nach der Installation lädt der Browser das Modell (~400 MB) einmalig von Hugging Face – anschließend erfolgt die gesamte Inferenz lokal. Markierter Text wird per Klick analysiert; auf einem M1 MacBook Pro dauert eine Klassifikation unter einer Sekunde. Statt eines einfachen 0–1-Float-Wertes nutzt das Modell vier Verteilungs-Buckets (gemäß dem EditLens-Paper, arXiv 2510.03154), um differenziertere Aussagen über AI-Authorship zu treffen. Der Entwickler testete auch Qwen 2B, Gemma 4 e2b und e4b, erzielte jedoch mit Qwen 3.5 0.8B die besten Ergebnisse. Pangrams eigenes Release auf Basis von Llama 3.2 3B galt ihm als zu groß für die gebotene Leistung. Eine bekannte Einschränkung ist der veraltete Trainings-Datensatz, der auf älteren LLM-Outputs basiert; bei GPT-5.5-generierten Texten zeigt das Modell leichte Unsicherheit, stuft diese aber weiterhin als KI-bearbeitet ein. Das Modell steht unter CC-BY-NC-SA-4.0.