Docs v2026.7

Technical docs

Cách thức hoạt động của công cụ tính điểm của chúng tôi: kết quả được đo lường, giới hạn rõ ràng.

Tải xuống Model Card và Technical Report chính thức cho các công cụ đằng sau mỗi điểm DotCheck. Kết quả kiểm tra được tổ chức, được giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản.

Kết quả đo được

Kết quả held-out đã công bố cho Docs v2026.7. Chấm điểm hàng ngày dùng một mô hình ảnh, một mô hình khung hình video, một mô hình âm thanh và bảy mô hình văn bản theo ngôn ngữ trên một ngăn xếp đặc trưng dùng chung.

Mô hình chính

Vermeer (image) inhouse@12
trung bình thực 0.000 · AI trung bình 0.938 · độ chính xác cân bằng 0.9950
Valla (text English) inhouse-text@9
mức trung bình của con người 0.045 · AI trung bình 0.909 · độ chính xác cân bằng 0.980
Muybridge (video) inhouse-video@2
bag p90 trung bình thực 0.004 · AI trung bình 0.940 · độ chính xác cân bằng 0.985
Helmholtz (audio) inhouse-audio@2
trung bình thực 0.004 · AI trung bình 0.984 · độ chính xác cân bằng 0.986

Text by language

Đặc trưng TMR + Fakespot dùng chung; một mô hình văn bản mỗi ngôn ngữ. Cùng sàn tuyệt đối như tiếng Anh (người ≤ 0.12 · AI ≥ 0.85 · độ chính xác cân bằng ≥ 0.90). Ngôn ngữ không hỗ trợ không được chấm.

Language Mô hình 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

Tiếng Bồ Đào Nha (pt) dùng mô hình văn bản huấn luyện tại Brazil. Phương pháp và giới hạn đầy đủ nằm trong các PDF ở trên.

Cần điểm theo chương trình? Xem docs API Pro (khóa trong 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.