AI Hippo

Stand:

Heißeste Open-Source-Projekte der letzten 24 Stunden

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Open Source · Live · GitHub + HF

GitHub‑OSS‑Trends

Ergänzend zu Rankings betrachten wir strukturelle Verschiebungen im Open‑Source‑Ökosystem auf GitHub: Aktivität, Aufmerksamkeit und Community‑Dynamik nach Domäne und Projekttyp.

Snapshot
Live source: HF Trending Snapshot source: GitHub grouped snapshot Estimated: Heat / VRAM

Angesagte Modelle

Δ 24 h

Die Standardreihenfolge entspricht der Hugging-Face-Trendliste (7-Tage-Likes).

  • Lance

    bytedance-research

    Δ 24 h +37%
    Lizenz — Other Vision
    VRAM
    —
    HF-Task
    any-to-any
    HF
    Model Card
    Hippo Heat 59

    See model card

  • Hy-MT2-1.8B

    tencent

    Δ 24 h +41%
    Lizenz — Other LLM
    VRAM
    —
    HF-Task
    translation
    HF
    Model Card
    Hippo Heat 65

    See model card

  • supertonic-3

    Supertone

    Δ 24 h +55%
    Lizenz — Other Audio
    VRAM
    —
    HF-Task
    text-to-speech
    HF
    Model Card
    Hippo Heat 84

    See model card

  • MiniCPM-V-4.6 Hot

    openbmb

    Δ 24 h +65%
    Lizenz — Other Vision
    VRAM
    —
    HF-Task
    image-text-to-text
    HF
    Model Card
    Hippo Heat 95

    See model card

  • Marlin-2B

    NemoStation

    Δ 24 h +45%
    Lizenz — Other Vision
    VRAM
    —
    HF-Task
    video-text-to-text
    HF
    Model Card
    Hippo Heat 71

    See model card

  • HRM-Text-1B Hot

    sapientinc

    Δ 24 h +59%
    Lizenz — Other LLM
    VRAM
    —
    HF-Task
    text-generation
    HF
    Model Card
    Hippo Heat 89

    See model card

Gruppierter Repository-Vergleich

Jeder Abschnitt listet Repos derselben Klasse (z. B. Agent: OpenClaw, NanoBot, PicoClaw). Die Spaltenbedeutungen sind in allen Gruppen gleich. „Commits (30 T.)“ folgt dem rollierenden Fenster des Scrapers.

Snapshot:

Public formula (within each group): Score = 100 × [0.30·Stars + 0.15·Forks + 0.30·Commits30d + 0.15·Contributors + 0.05·(1-Issues) + 0.05·(1-PRs)], after per-group min-max normalization.

Agent

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 Significant-Gravitas/AutoGPT 64 184.472 46.229 174 819 428 258
2 langchain-ai/langchain 59,2 137.461 22.741 260 3.686 583 416
3 ruvnet/ruflo 34,4 54.321 6.159 523 26 564 414
4 langflow-ai/langflow 31,9 148.690 9.099 78 342 947 243
5 Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 29,1 111.546 16.558 26 82 8 2
6 crewAIInc/crewAI 15,8 52.007 7.208 111 299 354 36
7 dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 14 74.893 8.113 0 212 265 175
8 mem0ai/mem0 12,2 56.491 6.439 53 313 409 130
9 FlowiseAI/Flowise 11,6 53.017 24.384 50 332 872 649
10 microsoft/autogen 6 58.312 8.807 0 533 850 525

Multi-Agent

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 lobehub/lobehub 95,9 77.586 15.269 788 327 325 65
2 TauricResearch/TradingAgents 52,8 78.779 15.356 45 20 367 210
3 bytedance/deer-flow 50,7 69.257 9.285 207 253 866 532
4 FoundationAgents/MetaGPT 45,8 68.231 8.694 0 148 125 22
5 danny-avila/LibreChat 39,8 37.365 7.692 215 346 452 272
6 zhayujie/CowAgent 33 44.737 10.123 106 115 326 286
7 Yeachan-Heo/oh-my-claudecode 31,1 34.629 3.169 319 112 1 1
8 openai/openai-agents-python 29,9 26.594 4.078 208 276 105 43
9 wshobson/agents 19,6 35.828 3.890 35 62 4 1
10 OpenBMB/ChatDev 14,5 33.167 4.111 5 16 56 37

Inferenz

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 ggml-org/llama.cpp 72,8 112.439 18.640 392 1.703 1.730 700
2 BerriAI/litellm 61 48.007 8.282 1.526 1.526 3.329 1.387
3 sgl-project/sglang 47,5 28.151 6.077 1.148 1.426 3.478 651
4 earendil-works/pi 39,6 53.215 6.369 539 213 35 28
5 microsoft/onnxruntime 23,1 20.599 3.939 225 920 1.400 843
6 GeeeekExplorer/nano-vllm 12,1 13.557 2.123 5 15 69 26
7 k2-fsa/sherpa-onnx 10,9 12.420 1.405 34 207 571 526
8 h2oai/h2ogpt 10,1 11.987 1.312 0 78 329 292
9 niedev/RTranslator 10 10.015 923 1 11 26 24
10 abetlen/llama-cpp-python 9,3 10.336 1.408 23 180 716 603

LLM-Bibliothek

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 huggingface/transformers 65,4 160.904 33.300 211 3.943 2.385 1.041
2 nexu-io/open-design 42,3 50.342 5.727 1.362 236 326 164
3 google-gemini/gemini-cli 31,7 104.515 13.813 310 680 1.538 1.231
4 fighting41love/funNLP 25,2 80.822 15.221 0 13 45 38
5 safishamsi/graphify 19,4 52.228 5.584 326 51 274 116
6 farion1231/cc-switch 17,8 78.759 5.135 152 122 1.036 817
7 labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations 17,3 66.798 6.707 0 42 32 29
8 unslothai/unsloth 16,6 65.012 5.762 302 184 1.286 1.084
9 ComposioHQ/awesome-claude-skills 14,7 61.348 6.682 20 29 667 103
10 asgeirtj/system_prompts_leaks 13,3 40.652 6.753 109 21 22 0

Trainings-Framework

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 pytorch/pytorch 64,9 100.123 27.859 1.986 6.571 18.522 15.947
2 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 48,8 163.229 30.357 0 639 2.487 2.416
3 vllm-project/vllm 37,2 80.794 17.132 869 2.695 5.004 2.001
4 tensorflow/models 32,3 77.661 45.081 7 957 1.288 1.083
5 Comfy-Org/ComfyUI 29,5 114.116 13.360 220 315 4.026 3.689
6 rasbt/LLMs-from-scratch 23,2 95.432 14.619 7 64 4 3
7 keras-team/keras 21,3 64.084 19.774 115 1.518 189 151
8 ultralytics/yolov5 14,3 57.417 17.470 12 347 42 37
9 ultralytics/ultralytics 13,2 57.483 11.041 120 359 311 90
10 CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning 10,6 59.765 9.407 0 20 170 161

Serving

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 open-webui/open-webui 97,8 138.334 19.783 199 826 279 155
2 Mintplex-Labs/anything-llm 32,1 60.504 6.551 50 198 345 310
3 1Panel-dev/1Panel 30,4 35.552 3.179 113 116 397 393
4 AlexsJones/llmfit 23,7 26.545 1.597 74 66 56 46
5 janhq/jan 22 42.632 2.877 38 172 394 340
6 chatchat-space/Langchain-Chatchat 21,5 38.070 6.210 0 173 27 13
7 langbot-app/LangBot 20,3 16.094 1.424 72 84 119 111
8 PDFMathTranslate/PDFMathTranslate 14,8 33.963 3.052 1 57 124 111
9 lm-sys/FastChat 12,3 39.480 4.792 0 246 1.033 876
10 lss233/kirara-ai 11 18.759 1.838 0 49 3 1

Evaluation

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 confident-ai/deepeval 68,5 15.649 1.460 262 288 270 212
2 bitnami/charts 58,4 10.345 10.365 12 2.757 9 3
3 prometheus-community/helm-charts 37,8 6.105 5.367 64 1.771 217 123
4 helmfile/helmfile 20,6 5.108 346 45 385 42 33
5 komodorio/helm-dashboard 15,5 5.699 355 1 55 25 18
6 open-compass/opencompass 12,7 7.020 779 4 165 459 377
7 databus23/helm-diff 11,1 3.430 322 13 121 54 47
8 stackrox/kube-linter 10,2 3.450 264 11 91 79 73
9 helm/chartmuseum 10,1 3.827 405 5 88 115 91
10 roboll/helmfile 2,9 4.041 554 0 223 529 518

RAG / Vektorsuche

Rank Repository Score Stars Forks Commits (30 T.) Mitwirkende Open issues Open PRs
1 milvus-io/milvus 71,9 44.415 4.016 190 356 914 691
2 qdrant/qdrant 67,4 31.519 2.290 413 169 554 419
3 chroma-core/chroma 41,6 28.061 2.268 83 186 632 293
4 langchain4j/langchain4j 38,6 12.072 2.251 152 407 755 599
5 simdjson/simdjson 33,5 23.776 1.256 24 184 134 123
6 Tencent/APIJSON 27,3 18.404 2.271 9 91 243 238
7 svcvit/Awesome-Dify-Workflow 14,6 10.513 1.058 0 2 22 18
8 gka/chroma.js 13,5 10.563 547 0 43 64 60
9 zilliztech/GPTCache 11,3 8.036 582 0 43 88 74
10 std-microblock/chromatic 10,2 8.291 388 0 1 0 0

Snapshot-Daten, kein Live-GitHub-Stream. Updates laufen per geplanter REST/GraphQL-Erfassung, JSON-Schreiben und Rebuild.

Kernmetriken

Star‑Velocity, Commit‑Frequenz, Issue/PR‑Aktivität, Beitragsverteilung, Release‑Rhythmus—mit Tages/Wochen/Monats‑Fenstern für Zeitreihen oder Heatmaps.

Ingestion und Aktualisierung

GitHub REST/GraphQL, öffentliche Datensätze oder Aggregatoren wie RSSHub; Actions zum periodischen Abruf und Normalisieren, Schreiben nach JSON oder D1, dann statische Seiten oder Read‑only‑Edge‑APIs.

Typen und Domänen

  • LLM / Inferenz‑Stack (Serving, Kernel, Quantisierung etc.)
  • Agenten, Multi‑Agenten, Tool‑Nutzung und Orchestrierung
  • Evals, Benchmarks, Datensätze und reproduzierbare Leaderboards
  • Training, Fine‑Tuning, Alignment und Engineering‑Toolchains
  • Lokales Deployment, Inferenz‑Services, Edge/Endpoint
  • Daten, RAG, Retrieval und Vector‑Store‑Ökosysteme

Häufige Fehldeutungen

  • Stars mit Modellqualität gleichsetzen—Hype kann vom Benchmark abweichen.
  • Nur kurze Zeitfenster—Spitzen können Kampagnen sein; längere Commit-Kurven tragen mehr Signal.
  • Issues/PRs ignorieren—gesunde Projekte zeigen oft dichte Wartung jenseits der Stars.
  • Persönliche und Organisations-Repos mischen—Governance und Release-Takt können stark abweichen.
  • GitHub als gesamtes Ökosystem sehen—wichtige Arbeit kann proprietär oder woanders gehostet sein.

Weiterlesen

Wöchentlicher KI-Branchenüberblick (automatisch erstellt)

Stand 23. Mai 2026 umfasst diese Hugging-Face-Hotlist 8 Einträge. Nach 24-Stunden-Wachstum fallen „Qwen3.6-27B-MTP-GGUF“, „MiniCPM-V-4.6“, „HRM-Text-1B“, „supertonic-3“, „Marlin-2B“ auf. Häufig oben vertretene Organisationen: tencent, bytedance-research, Supertone, openbmb—ein Hinweis auf schnelle Releases, Forks und Pipeline-Updates.

Der Schnitt betont etablierte, stark frequentierte Karten; kombinieren Sie ihn mit „heute am stärksten gewachsen“, um Spitzen von nachhaltigem Interesse zu trennen.

Tokens / Hosting: Hacker News hebt „OpenAI Codex: Increase in users hitting Codex rate limits“ hervor; Hacker News hebt „An interactive linear algebra primer aimed at LLM readers“ hervor; Hacker News hebt „AI Visibility Engineering Glossary – AEO, Geo, LLM Retrieval“ hervor. Hinweise zu Preisen, Regionen und Rollout-Tempo für gehostete Inferenz.

Der gruppierte GitHub-Vergleich umfasst 8 Ökosystem-Segmente, um Modell-Hype mit Engineering-Aktivität (Stars, Commits, Issues/PRs) zu vergleichen. Automatisch aus demselben Snapshot wie die Tabellen erzeugt—nur Forschungskontext, keine Finanz- oder Rechtsberatung.

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