Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5232 · 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

SURPRISE0.000103
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.42
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.59
ACCEL
-0.03
RETENTION
40.8%
PEAK 2026-05-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 683 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 683 / 683 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

QwenLM/Qwen3-ASR собрал 683 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,968 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 73,440. Это даёт surprise-индекс 0.000103 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 18%
VELOCITY7.593.99+3.59ABOVE 71%
RETENTION40.8%17.1%+23.7 PPABOVE 90%
FORKS32090+231ABOVE 80%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%