2026年1-7月中国乘用车出口到哪了：俄罗斯出口量突破52万，巴西新能源遥遥领先丨盖世汽车研究院
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同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
第一电动
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 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了，只是这篇多给了。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
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）。
为什么是这个分？（点开看判定依据）
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 8fb328e84760e1ef55a997c55046e829…
- 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 3485
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 56 句 —— 逐句过检结果：
「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。
镜下逐句 · 这几句被判到了
乘用车出口总体呈现区域分化特征，俄罗斯、巴西保持领先，欧洲市场持续巩固核心地位，而墨西哥、阿联酋等市场承压回落；
俄罗斯以524,428辆、同比增长143.4%的成绩稳居第一大出口市场，领先优势进一步扩大，当地市场对中国汽车产品的旺盛需求持续释放。
但欧洲市场风险依旧不容忽视，贸易壁垒、反补贴相关调查、本土车企竞争挤压等多重因素持续存在，后续市场比拼重心将落在品牌实力、本地化渠道运营能力之上。
伴随全球贸易规则重构，各国本地化生产相关政策陆续出台，中国车企出海竞争，也正在从比拼出口销量规模，过渡到品牌塑造、海外渠道搭建、完整本地化体系建设的综合实力较量。
伴随产品实力持续迭代，海外销售网络、本地化配套体系逐步落地，中国新能源汽车全球化正在从规模放量阶段，迈向高质量发展新阶段。
来源：第一电动网
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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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