乐道L60完成第11万台交付，超半数由传统豪华品牌置换-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+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 74e86f87e756db00b650675f6d134868…
- 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 3216
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 6 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
作为乐道品牌首款车型，乐道L60搭载行业首个量产全域900V高压架构、首个车企自研的整车全域操作系统SkyOS·天枢，定位中型SUV科技旗舰。
乐道L60第11万台车主孙女士一家，此前是合资燃油车的资深用户，拥有成熟理性的消费观念与用车需求，因看中乐道L60在旗舰级智驾、三分钟自动换电、舒享空间以及综合用车成本等体验优势，决定换购家里首台纯电车。
据悉，乐道L60超七成用户来自燃油车增换购群体，超半数用户由传统豪华品牌、主流合资品牌置换而来。
上半年，在杰兰路发布的纯电中型SUV满意度排行中，乐道L60获产品净满意度第一。
同时，中国汽车流通协会和精真估联合发布《2026上半年中国汽车保值率研究报告》中，乐道L60位列2026上半年纯电中型SUV一年保值率第一。
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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。
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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