欧宝 - 德國汽車品牌. 匈牙利語維基百科的「Opel」文章品質得分為 65.5 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 27 篇參考文獻和 32 個章節。 該文章還包含品質缺陷模板，這會降低品質分數。 這篇文章是德語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「Opel」文章創建以來，其內容由 96 名匈牙利語維基百科註冊用戶撰寫（第2375名），並由 4023 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯（第3596名）。 該文章在匈牙利語維基百科中被引用 162 次，在所有語言中被引用 12741 次。
成就 所有时间:
匈牙利語維基百科:全球維基百科:
2001 年以來作者的最高興趣排名：
2008年以來的最高人氣排名：
WikiRank 資料庫中本文有 48 種語言版本（所考慮的 55 個維基百科語言版本）。
品質和受歡迎程度評估是基於 2024年8月1日的維基百科轉儲（包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量）。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 أوبل |  |
| az | 阿塞拜疆語 Opel |  |
| be | 白俄羅斯語 Opel |  |
| bg | 保加利亞語 Опел |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Opel |  |
| cs | 捷克語 Opel | |
| da | 丹麥語 Opel |  |
| de | 德語 Opel |  |
| el | 希臘語 Opel |  |
| en | 英語 Opel | |
| eo | 世界語 Opel | |
| es | 西班牙語 Opel |  |
| et | 愛沙尼亞語 Opel |  |
| eu | 巴斯克語 Opel |  |
| fa | 波斯語 اوپل |  |
| fi | 芬蘭語 Opel | |
| fr | 法語 Opel |  |
| gl | 加利西亞語 Opel | |
| he | 希伯來語 אופל (יצרן רכב) | |
| hr | 克羅地亞語 Opel |  |
| hu | 匈牙利語 Opel | |
| hy | 亞美尼亞語 Օփել |  |
| id | 印度尼西亞語 Opel | |
| it | 意大利語 Opel | |
| ja | 日語 オペル | |
| ka | 格魯吉亞語 Opel |  |
| kk | 哈薩克語 Opel |  |
| ko | 韓語 오펠 | |
| lt | 立陶宛語 Opel | |
| ms | 馬來語 Opel | |
| nl | 荷蘭語 Opel | |
| no | 挪威語 Opel | |
| pl | 波蘭語 Opel | |
| pt | 葡萄牙語 Opel | |
| ro | 羅馬尼亞語 Opel | |
| ru | 俄語 Opel | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Opel | |
| simple | 簡體英語 Opel | |
| sk | 斯洛伐克語 Opel | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Opel | |
| sr | 塞爾維亞語 Opel | |
| sv | 瑞典語 Opel | |
| ta | 泰米爾語 ஓபெல் |  |
| th | 泰語 โอเปิล | |
| tr | 土耳其語 Opel | |
| uk | 烏克蘭語 Opel |  |
| vi | 越南語 Opel | |
| zh | 中文 欧宝 | |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年9月12日，在多語言維基百科中，網路使用者最常閱讀以下主題的文章：九一一袭击事件、阿尔韦托·藤森、賀錦麗、泰勒·斯威夫特、賈里德·伊薩克曼、查普尔·罗恩、阴间大法师、2024年逝世人物列表、詹姆士·厄爾·瓊斯、凯蒂·佩里。
匈牙利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Martinovics Dorina、Mária、Básti Juli、Szatory Dávid、2001. szeptember 11-ei terrortámadások、Kolovratnik Krisztián、Cserpes Laura、2024-es amerikai elnökválasztás、Linda (televíziós sorozat)、Puskás Tamás (színművész).
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前，該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2024年8月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時，考慮了 2024年7月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值，WikiRank 使用了 2001 年至 2023 年的數據。 更多資訊
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在哪裡：
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值，計算結果可能略有不同
