Github Trends®
9133 findingsmedian surprise 0.00466window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6799 · UNIT ID 629749002
bentoml/OpenLLM
Run any open-source LLMs, such as DeepSeek and Llama, as OpenAI compatible API endpoint in the cloud.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000677
ENGAGEMENT0.27
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.67
ACCEL
+8.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11,287
FOLLOWERS
1,465
OWNER ★
24,595

Engagement Signals

FORKS
830
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

bentoml/OpenLLM собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,465 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,287. Это даёт surprise-индекс 0.000677 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9133 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY7.675.67+2.00ABOVE 61%
RETENTION0.0%37.5%-37.5 PPABOVE 0%
FORKS830327+503ABOVE 68%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 19%