FINDING #319 · UNIT ID 599547518
vllm-project/vllm
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.72
ACCEL
+0.06
RETENTION
60.0%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 10.1% · 245 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
33,665
FOLLOWERS
4,148
OWNER ★
126,844
Engagement Signals
FORKS
22,113
ISSUE AUTH
138
PR AUTH
477
UNIQUE STARGAZERS 245 / 245 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
vllm-project/vllm собрал 245 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,148 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 33,665. Это даёт surprise-индекс 0.0000808 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 10.1% и 615 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 43% OF 563 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 563 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY2.722.77-0.04ABOVE 48%
RETENTION60.0%22.5%+37.5 PPABOVE 96%
FORKS22,1131,997+20,116ABOVE 93%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 21%