Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4458 · UNIT ID 1143942597
QwenLM/Qwen3-ASR
Qwen3-ASR is an open-source series of ASR models developed by the Qwen team at Alibaba Cloud, supporting stable multilingual speech/music/song recognition, language detection and timestamp prediction.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000127
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.33
ACCEL
-1.00
RETENTION
90.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
73,440
FOLLOWERS
17,968
OWNER ★
187,519

Engagement Signals

FORKS
320
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

QwenLM/Qwen3-ASR собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,968 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 73,440. Это даёт surprise-индекс 0.000127 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY9.336.67+2.67ABOVE 61%
RETENTION90.0%46.5%+43.5 PPABOVE 93%
FORKS320116+204ABOVE 74%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%