东风汽车亮相德国汉诺威国际商用车展，与全球共享氢能发展答卷-新华网
新华网汽车 媒体档案 本站收录 70 篇 近 180 天 66 篇 营销维度扣分 16/n=68 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 1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」。
新华网汽车
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
- edac8aabeb0b8b433b3da632776edc72…
- 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 4245
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 45 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
9月14日，以“WE DELIVER”为主题的第72届德国汉诺威国际商用车展会（IAA Transportation 2026）启幕。
在汽车与能源行业深耕二十余年的国际氢能与燃料电池协会欧洲与美洲首席执行官本尼・奥延（Benny Oeyen）亲眼见证了东风氢能的研发历程，他表示“东风这条道路与全球迈向零碳未来的愿景高度契合，依托真实项目落地实践，东风攻克了大功率电堆长寿命衰减控制、整车能耗优化等一系列硬核工程难题，东风 T1 商用车新能源平台直击物流行业痛点，实现高达1700公里的实际续航里程，自研的400kW氢燃料电池电堆，顺利通过10000小时耐久性测试，性能跻身全球第一梯队。
这一次，东风汽车带来的不止是领先的技术与产品，更是一套已经在商用车市场验证过的、可复制的氢能商业化解决方案与运营标准，为全球零碳物流提供一份可落地、可借鉴的东风答案。
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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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