不同论文查重系统的检测结果确实存在明显差异，这种差异主要源于技术逻辑、数据库规模和检测维度的不同。以知网和Paperday为例，前者依托学术期刊、学位论文等正规出版物构建数据库，后者则可能包含更多网络资源和自媒体内容。当一篇论文同时引用古籍注释和网络论坛观点时，知网可能只标红学术库内的重复片段，而Paperday却会额外标记网络来源的相似内容。

检测算法的差异会进一步放大结果分歧。有些系统采用“连续13字符重复即判定抄袭”的机械规则，有些则运用语义分析技术识别同义改写。比如将“人工智能技术”替换为“AI技术发展”，在字符级检测中可能逃过查重，但在语义分析系统里仍会被标记为重复表达。这种技术路线差异导致同一篇论文在不同平台的重复率可能相差20%以上。

检测范围的设定也直接影响结果呈现。部分系统默认排除引用文献和公式，有些则将全文纳入比对；有的系统设置5%的引用阈值，超出部分按抄袭论处，有的则允许更高比例的合理引用。这些参数差异使得即便检测同一篇论文，不同系统生成的“红色标注区域”也可能呈现截然不同的分布图谱。

对于使用者而言，这种差异意味着查重报告需要结合具体场景解读。在学术期刊投稿时，编辑部指定的检测系统结果具有唯一效力；在高校自查场景中，建议优先参照本校采购的官方系统。若需交叉验证，应重点关注重复内容的位置分布而非绝对数值，当多个系统均提示某段落存在风险时，才需要重点修改。毕竟查重的本质是规避学术不端风险，而非追求某个特定的重复率百分比。