Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4793 · UNIT ID 1172574522
Andyyyy64/whichllm
Find the local LLM that actually runs and performs best on your hardware. Ranked by real, recency-aware benchmarks, not parameter count. One command, run it instantly.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00449
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.24
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.77
ACCEL
-0.06
RETENTION
21.2%
PEAK 2026-10-09 · FORK-RETENTION 18.2% · 113 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
799
FOLLOWERS
115
OWNER ★
6,843

Engagement Signals

FORKS
373
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 113 / 113 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Andyyyy64/whichllm собрал 113 звёзд за окно, тогда как у автора всего 115 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 799. Это даёт surprise-индекс 0.00449 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 18.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 50%
VELOCITY3.773.80-0.03ABOVE 50%
RETENTION21.2%20.3%+0.9 PPABOVE 52%
FORKS373138+235ABOVE 73%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 39%