Github Trends®
1554 findingsmedian surprise 0.00063window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #807 · UNIT ID 725205304
unslothai/unsloth
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000202
ENGAGEMENT1.85
FRESHNESS1.58
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.74
ACCEL
-0.22
RETENTION
6.3%
PEAK 2026-03-18 · FORK-RETENTION 91.8% · 1,934 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
53,242
FOLLOWERS
3,655
OWNER ★
84,898

Engagement Signals

FORKS
6,932
ISSUE AUTH
161
PR AUTH
224
UNIQUE STARGAZERS 1,933 / 1,934 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

unslothai/unsloth собрал 1,934 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,655 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 53,242. Это даёт surprise-индекс 0.000202 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 91.8% и 385 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1554 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY10.742.67+8.07ABOVE 89%
RETENTION6.3%5.6%+0.7 PPABOVE 54%
FORKS6,9321,668+5,265ABOVE 83%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 29%