Docs v2026.7
Technical docs
채점 엔진 작동 방식: 측정된 결과, 명확한 한계.
모든 DotCheck 점수 뒤에 숨은 엔진에 대한 공식 Model Card 및 Technical Report를 다운로드하세요. 일반 언어로 설명된 대기 테스트 결과입니다.
측정 결과
Docs v2026.7용 공개 held-out 결과. 일상 채점은 공유 피처 스택 위에서 이미지 모델 1개, 영상 프레임 모델 1개, 오디오 모델 1개, 언어별 텍스트 모델 7개를 씁니다.
기본 모델
- Vermeer (image)
inhouse@12 - 실제 평균 0.000 · AI 평균 0.938 · 균형 잡힌 정확성 0.9950
- Valla (text English)
inhouse-text@9 - 인간 평균 0.045 · AI 평균 0.909 · 균형 잡힌 정확성 0.980
- Muybridge (video)
inhouse-video@2 - bag p90 실제 평균 0.004 · AI 평균 0.940 · 균형 잡힌 정확성 0.985
- Helmholtz (audio)
inhouse-audio@2 - 실제 평균 0.004 · AI 평균 0.984 · 균형 잡힌 정확성 0.986
Text by language
공유 TMR + Fakespot 피처; 언어당 텍스트 모델 하나. 영어와 같은 절대 하한(인간 ≤ 0.12 · AI ≥ 0.85 · 균형 정확도 ≥ 0.90). 미지원 언어는 채점하지 않습니다.
| Language | 모델 | Human ↓ | AI ↑ | Bal. acc. |
|---|---|---|---|---|
| English | Valla inhouse-text@9 |
0.045 | 0.909 | 0.980 |
| Spanish | Valla inhouse-text-es_v2 |
0.088 | 0.953 | 0.972 |
| Portuguese | Valla inhouse-text-pt_BR_v1 |
0.103 | 0.945 | 0.928 |
| French | Valla inhouse-text-fr_v2 |
0.082 | 0.976 | 0.975 |
| Italian | Valla inhouse-text-it_v1 |
0.069 | 0.986 | 0.972 |
| German | Valla inhouse-text-de_v1 |
0.064 | 0.968 | 0.958 |
| Dutch | Valla inhouse-text-nl_v1 |
0.101 | 0.978 | 0.933 |
포르투갈어(pt)는 브라질에서 학습한 텍스트 모델을 씁니다. 전체 방법과 한도는 위 PDF에 있습니다.
프로그램으로 점수가 필요하세요? Pro API 문서를 보세요(키는 Dashboard).
Model cards and open weights on Hugging Face (Apache-2.0). Everyday scoring still runs through DotCheck: huggingface.co/DotCheck · vermeer-image-v12 · valla-text-v9 · muybridge-video-v2 · helmholtz-audio-v2 · DotCheck Engines collection.