Detektor menjalankan model klasifikasi XLM-R di perangkat dan mengerjakan inferensi dalam proses terpisah agar halaman tetap responsif. WebGPU dipilih untuk akselerasi, lalu sistem mencoba ulang dengan backend CPU WebAssembly bila diperlukan. Penggunaan pertama mengunduh sekitar 296 MB data model dan tokenizer dari Hugging Face. Browser biasanya menyimpan berkas tersebut di cache, tetapi dapat menghapusnya saat penyimpanan dibersihkan atau ruang hampir habis.
Model membandingkan bahasa Arab, Bulgaria, Tionghoa, Belanda, Inggris, Prancis, Jerman, Yunani, Hindi, Italia, Jepang, Polandia, Portugis, Rusia, Spanyol, Swahili, Thai, Turki, Urdu, dan Vietnam. Teks dalam bahasa lain akan dipaksa masuk ke salah satu label tersebut, jadi periksa daftar bahasa yang didukung sebelum mengandalkan hasilnya.