新能源占比超60%!通用汽车第三季度在华交付超35.8万辆
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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」。
和讯汽车电池网
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
- fbca100a31e32dae375a711853d933cc…
- 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 6040
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 20 句 —— 逐句过检结果:
有据 14 句(70%)
营销 / 情绪词句 0 句(0%)
无据断言 0 句(0%)
中性 6 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。
10月9日,通用汽车公布第三季度中国市场业绩。通用汽车第三季度在中国市场交付超过35.8万辆。其中,包括纯电动汽车(BEV)、插电式混合动力汽车(PHEV)和增程式电动汽车(EREV)在内的新能源汽车为通用汽车在中国贡献了超过60%的销量,刷新第三季度同期纪录。
分品牌来看,别克方面,全新至境L7轿车纯电版和至境E7插电混动中型SUV发布。别克至境E7第三季度销量超过1.3万辆,成为品牌主要销量车型之一。
GL8家族旗下产品包括别克至境世家插电混动版和纯电版等新能源车型,第三季度总销量超过2.2万辆。今年8月,GL8家族历史累计销量突破220万辆。
凯迪拉克全新XT5 PHEV于9月上市。第三季度,XT5全系交付超过9000辆。XT5 PHEV面向中国市场开发,配备辅助驾驶功能,并搭载Momenta R7世界模型。
上汽通用五菱方面,五菱星光L插电混动SUV自7月上市以来,第三季度销量接近1.9万辆;华境S第三季度销量接近2.2万辆。
在小型新能源车市场,五菱宏光MINIEV家族第三季度销量超过3.4万辆。五菱缤果家族第三季度销量超过5.7万辆,其中第二季度上市的五菱缤...
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五菱 星光
五菱 缤果
缤果 比 星光
长 -885mm高 +65mm轴距 -240mm
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。
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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