俄語維基百科的「Зас-Фе」文章品質得分為 19.9 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 7 個章節。 這篇文章是英語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是德語。 自「Зас-Фе」文章創建以來，其內容由 11 名俄語維基百科註冊用戶撰寫，並由 563 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在俄語維基百科中被引用 28 次，在所有語言中被引用 1843 次。
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 27 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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Saas-Fee |
 | 646 379 |
| 2 | 英語 (en) Saas-Fee |
| 592 158 |
| 3 | 法語 (fr) Saas-Fee |
 | 168 287 |
| 4 | 意大利語 (it) Saas-Fee |
| 99 622 |
| 5 | 荷蘭語 (nl) Saas-Fee |
 | 80 244 |
| 6 | 波蘭語 (pl) Saas-Fee |
 | 39 311 |
| 7 | 西班牙語 (es) Saas-Fee |
| 36 378 |
| 8 | 日語 (ja) ザースフェー |
| 26 852 |
| 9 | 俄語 (ru) Зас-Фе |
| 21 609 |
| 10 | 葡萄牙語 (pt) Saas-Fee |
 | 14 074 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 ساس-فيي |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Saas-Fee |  |
| cs | 捷克語 Saas-Fee |  |
| de | 德語 Saas-Fee |  |
| en | 英語 Saas-Fee |  |
| eo | 世界語 Saas-Fee |  |
| es | 西班牙語 Saas-Fee |  |
| et | 愛沙尼亞語 Saas-Fee |  |
| eu | 巴斯克語 Saas-Fee |  |
| fi | 芬蘭語 Saas-Fee |  |
| fr | 法語 Saas-Fee |  |
| he | 希伯來語 סאס פה | |
| it | 意大利語 Saas-Fee |  |
| ja | 日語 ザースフェー | |
| ko | 韓語 사스페 |  |
| ms | 馬來語 Saas-Fee | |
| nl | 荷蘭語 Saas-Fee |  |
| nn | 新挪威語 Saas-Fee |  |
| pl | 波蘭語 Saas-Fee | |
| pt | 葡萄牙語 Saas-Fee | |
| ru | 俄語 Зас-Фе | |
| simple | 簡體英語 Saas Fee |  |
| sv | 瑞典語 Saas-Fee | |
| tr | 土耳其語 Saas-Fee | |
| uk | 烏克蘭語 Заас-Фее | |
| vo | 沃拉普克語 Saas-Fee | |
| zh | 中文 薩斯費 | |
| 最佳排名 | 俄語: 236239 12.2019 |
全球: 118256 12.2008 |
| 最佳排名 | 俄語: 33209 01.2017 |
全球: 17954 08.2003 |
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24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：黎巴嫩、真主党、Lyle and Erik Menéndez、尚恩·库姆斯、怪物：梅內德斯弒親兄弟檔、ChatGPT、2024年逝世人物列表、聯合公園、雷霆特攻隊 (電影)、9月24日。
俄語維基百科當天最受歡迎的文章是：Яндекс、Флибуста、Глиобластома、Угледар、Як-130、Братья Менендес、Бугаев, Алексей Иванович、Ливан、Комбинация (группа)、YouTube.
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
