新能源车型入列国宾车队，红旗官方指定用车交付2026年APEC会议-汽车频道-和讯网
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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」。
和讯汽车
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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- 36e811a3e7d1f9942bf97304827c6217…
- 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 7153
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 19 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
据介绍，此次交付的官方指定用车，由新能源旗舰轿车全新红旗H9、全场景新能源MPV新红旗HQ9，以及红旗金葵花国悦等多款高端旗舰车型组成，将在会议期间提供高标准国宾级接待服务。
既有红旗子品牌的全新红旗H9、新红旗HQ9，也有红旗天工子品牌的天工07、天工08，还有红旗金葵花子品牌的红旗金葵花国雅、红旗金葵花国悦，覆盖轿车、SUV、MPV等多元品类，展现了红旗品牌向上突破与新能源全面转型的发展成果与产业实力。
红旗新能源旗舰轿车全新红旗H9搭载华为乾崑智驾、鸿蒙座舱及乾崑车云等国产前沿智能科技，动力电池配备高强度防护铠甲与毫秒级熔断系统，依托整车八大冗余架构构筑全链路安全体系，将以中式豪华与硬核实力担纲会议出行保障重任。
“近700台官方指定用车正式交付，承载的不仅是护航盛会的礼宾重任，更是中国汽车产业闪耀亚太舞台的实力见证。
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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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