FINDING #3987 · UNIT ID 1054512829
vllm-project/vllm-omni
A framework for efficient model inference with omni-modality models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
17.00
ACCEL
+6.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 51 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
30,768
FOLLOWERS
3,694
OWNER ★
116,898
Engagement Signals
FORKS
1,283
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 51 / 51 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
vllm-project/vllm-omni собрал 51 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,694 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30,768. Это даёт surprise-индекс 0.000552 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 21% OF 5024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY17.006.67+10.33ABOVE 77%
RETENTION0.0%46.5%-46.5 PPABOVE 0%
FORKS1,283116+1,167ABOVE 92%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 9%