维普AIGC检测的准确率是用户最关心的核心指标，结合第三方测评及实际应用数据来看，其在学术文本检测场景下的综合准确率达到92%，处于行业领先水平，但在特定场景下仍存在一定的识别偏差，需客观看待。
南都大数据研究院2025年6月的测评数据显示，在针对四类文本的40次测试中，维普对100%AI生成的散文识别率达98%，对含20%AI内容的假新闻识别率为76%，表现优于知网、PaperPass等同类工具。在学术文本专项测试中，对GPT-4生成的经济学论文，维普成功识别出91%的AI段落，其中对“模型假设”“实证分析”等AI高频生成章节的识别准确率达95%。
其准确率优势源于两大技术支撑：
一是学术语料训练，系统基于维普海量学术文献进行模型训练，相比通用AI检测器，更熟悉学术写作的语言规范，能精准区分“学术化表达”与“AI生成的模式化表达”；
二是多维度验证机制，除文本特征分析外，还结合写作时间分布、修改痕迹等辅助数据，若论文在短时间内出现大量结构完整的段落，系统会提高AI生成的置信度评分。
一是学术语料训练，系统基于维普海量学术文献进行模型训练，相比通用AI检测器，更熟悉学术写作的语言规范，能精准区分“学术化表达”与“AI生成的模式化表达”；
二是多维度验证机制，除文本特征分析外，还结合写作时间分布、修改痕迹等辅助数据，若论文在短时间内出现大量结构完整的段落，系统会提高AI生成的置信度评分。
但需正视其局限性：在对“高度仿真的AI文本”检测中，准确率会降至70%左右。例如，将AI生成内容与个人研究数据结合，或经过3次以上人工润色的文本，系统可能出现漏检。此外，对部分文学性强的学术文本，如文艺学论文中的意象分析，可能因句式优美、逻辑连贯而被误判为AI生成，南都测评中维普对人工撰写的文学类论文误判率约为8%，主要集中在这类场景。
从实际应用反馈来看，高校用户对其准确率认可度较高。某985高校研究生院2025年的数据显示，在1200份毕业论文的检测中，维普AIGC检测结果与人工审核结果的吻合度达89%，仅有3%的论文因检测偏差需重新评估。对于存在争议的案例，系统提供的“段落级溯源”功能可辅助人工判断，通过查看AI生成特征的具体依据（如句式相似度、词汇频率等），提高最终判定的准确性。