每卖出3辆车,就有1辆销往海外!长安汽车上半年,海外营收大涨近79%-汽车频道-和讯网
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成分表
五个可核对的量,全部来自本篇已有的判定数据
信源数 2家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
和讯汽车汽车之家
具名引用 0处
正文里点名到的信源(机构 / 人名 / 公告)。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分,0 = 没量到情绪词。
没有量到情绪词。
独有数字 1个
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子,本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
当前结果由规则启发式评审生成。
为什么是这个分?(点开看判定依据)
满分 100,本文累计扣 0 分。
评分基于规则启发式生成,非人工,仅供参考。
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- e1b5d539ab8ad4470668e1a35d356cae…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现:同一条原文、同一个口径版本, 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 1444
这条命令不写库、不调模型、不联网:拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上, 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 40 句 —— 逐句过检结果:
有据 21 句(52%)
营销 / 情绪词句 0 句(0%)
无据断言 0 句(0%)
中性 19 句
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据;「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错,这只是对句子用词的机器观测,不是对内容真伪的结论。
车市大盘承压,即便销量破百万辆的上市车企面临的盈利压力也愈发突出。
8月28日晚,长安汽车(000625.SZ)发布半年报,上半年实现总营收656.34亿元,较去年同期的726.91亿元同比下滑9.71%;归母净利润8.17亿元,较去年同期的22.91亿元同比大幅下滑64.32%。
长安汽车财报指出,归属于上市公司股东的净利润变动主要因销量下降及汇兑收益减少影响,“扣除汇兑收益影响后,归属于上市公司股东的净利润同比增长12%”。
长安汽车7月发布的业绩预告就已披露,净利润同比下降除了受汇率波动产生汇兑损失外,还包括原材料价格上涨等因素。
今年以来,与新能源汽车有关的多项关键原材料、零部件成本大幅上涨,成为全行业共同的盈利拖累项。
其中,碳酸锂价格重归高位、铜价持续高位运行。AI算力需求大爆发挤占存储晶圆产能,导致车规级存储芯片供需失衡,价格暴涨。
全球化提速,海外销量、营收双增长
汽车行业总体承压已是行业共识。乘联会数据显示,2026年上半年,全国乘用车市场累计零售870.1万辆,同比下降20.2%;其中,新能源乘用车市场零售470.4万辆,同比下降14.0%。汽车...
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就着这篇往下查
让 AI 智能体以本篇点到的车型为对象跑一次调查:自己定计划、逐个调工具,
过程和证据全程可见。结论是模型生成的,不保证可复算。
让 AI 查 长安 启源 →
你也判一下:这篇写得客观吗?
先说你的判断,再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
你判
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AI 判
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两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%, AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里, 与人工金标分开存放;是否纳入训练要等标注口径会定。
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