36.9万的Model Y，姗姗来迟的高性能版
第一电动 媒体档案 本站收录 992 篇 近 180 天 991 篇 营销维度扣分 139/n=990 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 3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。
一定根本
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）。
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
- 0343c610bceb874854ab2218d480530f…
- 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 4180
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 83 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
比如中控仪表台的横贯饰条和车门内衬饰板换成了哑光碳纤维材质，多了几分硬核和科技感。
与此同时，它也没有为了运动就彻底牺牲舒适性，它的坐垫还增加了电动腿托。
但到了性能车这里，尺寸大并不一定就是优势。
小米YU7 GT的优势，一方面是战马般的长车头和FUV姿态，视觉攻击性拉满；
另一方面，它本身也是目前纽北最快的量产SUV。
不难看出，Model Y Performance和如今的新势力GT们，玩的根本不是同一种思路。
如果你追求的是极致的账面数据，Model Y Performance确实很难和如今的国产GT正面硬刚。
来源：第一电动网
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先说你的判断，再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
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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