FINDING #5323 · UNIT ID 1221493924
antirez/llama.cpp-deepseek-v4-flash
Experimental implementation of DeepSeek v4 flaash in llama.cpp
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.61
ACCEL
-0.12
RETENTION
6.0%
PEAK 2026-04-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 325 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
38,024
FOLLOWERS
30,017
OWNER ★
80,068
Engagement Signals
FORKS
60
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 325 / 325 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
antirez/llama.cpp-deepseek-v4-flash собрал 325 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,017 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 38,024. Это даёт surprise-индекс 0.0000949 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 17% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY3.613.99-0.38ABOVE 46%
RETENTION6.0%17.1%-11.1 PPABOVE 16%
FORKS6090-29ABOVE 38%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%