不同论文查重系统结果差异为啥这么大，是因为每个系统背后都是一个庞大的数据库，这就像不同的图书馆，藏书量和种类都不一样。有的系统可能跟国内高校的毕业论文库合作特别深，收录了海量的硕博论文，而有的系统可能更侧重于期刊杂志或者网络公开资源。你的论文里要是引用了某篇冷门的硕士论文，在A系统里可能被精准匹配到，重复率一下子就上去了，但在B系统里因为压根就没收录这篇文章，自然就查不出来，这结果能一样吗？

再往深了说，就算数据库一模一样，那算法本身也千差万别。这就好比两个老师批改作文，一个老师特别抠字眼，你连续七八个字跟别人一样，他就给你标红；另一个老师可能更看重整体意思，觉得你这句是引用，或者属于常识性描述，就放你一马。有的系统对引用格式特别敏感，你参考文献列表里少了个句号，或者作者名没对上，它就可能算你抄袭；有的系统则比较智能，能识别出这是规范的引用，不计入重复率。还有那些专业术语、固定搭配，比如“中国特色社会主义”、“机器学习算法”这种词，你总不能改吧？有的系统会设置一个阈值，连续多少个字以内是常识不算重复，有的系统则不管三七二十一，只要重复就标，这查出来的重复率能没差别吗？

还有一个很关键的点，就是对比的颗粒度。有的系统是按句子来比的，有的则是按段落，甚至有的会深入到语义层面。你可能把别人的句子彻底颠倒了顺序，换了几个词，在只看字面匹配的系统里可能就蒙混过关了，但在能理解语义的系统面前，依然会被判定为高度相似。这就好比你把一首歌的旋律重新编曲，但调子没变，懂音乐的人一听就知道是哪首歌。所以你会发现，有时候在某个系统里重复率很低，换个系统就高得吓人，很可能就是因为一个系统只看“形似”，另一个系统还看“神似”。