Docs v2026.7

Technical docs

Puanlama motorlarımız nasıl çalışır: ölçülen sonuçlar, net sınırlar.

Her DotCheck puanının arkasındaki motorlar için resmi Model Card ve Technical Report'yi indirin. Sade bir dille açıklanan, uzun test sonuçları.

Ölçülen sonuçlar

Docs v2026.7 için yayımlanmış held-out sonuçlar. Günlük skorlama paylaşılan özellik yığınında bir görüntü modeli, bir video kare modeli, bir ses modeli ve dile özel yedi metin modeli kullanır.

Birincil modeller

Vermeer (image) inhouse@12
gerçek ortalama 0.000 · Yapay zeka ortalaması 0.938 · dengeli doÄźruluk 0.9950
Valla (text English) inhouse-text@9
insan ortalaması 0.045 · Yapay zeka ortalaması 0.909 · dengeli doÄźruluk 0.980
Muybridge (video) inhouse-video@2
bag p90 gerçek ortalama 0.004 · Yapay zeka ortalaması 0.940 · dengeli doÄźruluk 0.985
Helmholtz (audio) inhouse-audio@2
gerçek ortalama 0.004 · Yapay zeka ortalaması 0.984 · dengeli doÄźruluk 0.986

Text by language

Paylaşılan TMR + Fakespot özellikleri; dil başına bir metin modeli. İngilizce ile aynı mutlak tabanlar (insan ≤ 0.12 · AI ≥ 0.85 · dengeli doğruluk ≥ 0.90). Desteklenmeyen diller skorlanmaz.

Language Model 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

Portekizce (pt) Brezilya'da eğitilmiş metin modelini kullanır. Tam yöntemler ve sınırlar yukarıdaki PDF'lerde.

Programatik skor mu lazım? Pro API docs’a bakın (anahtarlar Dashboard’da).

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.