Text completion的准确度取决于多个因素，包括数据质量、模型训练的规模和质量等。针对固定的模型和数据集，准确度可以被度量，通常使用指标如准确率、召回率、F1分数等。

  对于一些简单的文本补全任务，模型的准确度可能会比较高。比如填写缺失的单词或短语，如果模型在训练数据中有足够的示例和上下文信息，它可以准确地预测正确的答案。

  然而，对于更复杂的文本补全任务，模型的准确度可能会较低。这是因为词语的语义和语法结构有时候很难在没有上下文的情况下准确预测。此外，模型可能对一些特定类型的句子或领域的文本理解能力较弱。

  需要注意的是，Text completion模型是通过训练数据来学习的，其准确度受到数据的限制。如果模型训练数据不足或不平衡，模型的准确度可能会受到影响。此外，有时候模型也可能受到上下文语境不明确或模棱两可的限制，在这些情况下，准确度可能会降低。

  总的来说，Text completion的准确度是一个相对的概念，根据具体的任务和数据来评估。在合适的条件下，Text completion模型可以达到较高的准确度，但在一些复杂的情况下，它的准确度可能会有限。因此，在应用Text completion模型时，需要综合考虑其准确度并与其他方法进行比较和评估。