Распространение фейковых новостей представляет собой глобальную проблему в цифровую эпоху доступности информации. Языки с богатыми ресурсами активно решают эту проблему благодаря значительным исследовательским усилиям, тогда как языки с ограниченными ресурсами остаются недостаточно охваченными в этом направлении. Бенгальский язык является одним из таких языков с ограниченными вычислительными ресурсами несмотря на то, что он входит в десятку самых распространённых языков мира. С целью внесения вклада в данную область и решения проблемы фейковых новостей, данное исследование сосредоточено на их обнаружении в бенгальском языке с использованием современных достижений в области языковых моделей, включая методы кросс-лингвистического промтинга для повышения качества ответов больших языковых моделей. В работе используются модели с открытым исходным кодом для обеспечения доступности ресурсов, а именно большие языковые модели DeepSeek-R1, Llama 3.2 и Qwen 2.5. Проводится подробный анализ способности каждой модели обнаруживать фейковые новости на бенгальском языке. Результаты показывают, что модель Qwen 2.5 превосходит другие модели в данной задаче, достигая максимальной точности 97,5 %, при этом не демонстрируя неопределённых ответов.