Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3745 · UNIT ID 961394714
turboderp-org/exllamav3
An optimized quantization and inference library for running LLMs locally on modern consumer-class GPUs
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00507
ENGAGEMENT0.27
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.33
ACCEL
+2.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 22 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,407
FOLLOWERS
71
OWNER ★
6,323

Engagement Signals

FORKS
137
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 22 / 22 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

turboderp-org/exllamav3 собрал 22 звёзд за окно, тогда как у автора всего 71 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,407. Это даёт surprise-индекс 0.00507 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY7.335.67+1.67ABOVE 59%
RETENTION0.0%45.5%-45.5 PPABOVE 0%
FORKS137340-202ABOVE 34%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 53%