AI Hippo

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Open source · Temps réel · GitHub + HF

Tendances OSS GitHub

En complément des classements, nous observons les changements structurels de l’écosystème open source sur GitHub : activité, attention et dynamique communautaire par domaine.

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

Modèles tendance

Δ 24 h

L’ordre par défaut suit la liste tendance Hugging Face (likes sur 7 jours).

  • Lance

    bytedance-research

    Δ 24 h +37%
    Licence — Other Vision
    VRAM
    —
    Tâche HF
    any-to-any
    HF
    Fiche modèle
    Chaleur Hippo 59

    See model card

  • Hy-MT2-1.8B

    tencent

    Δ 24 h +41%
    Licence — Other LLM
    VRAM
    —
    Tâche HF
    translation
    HF
    Fiche modèle
    Chaleur Hippo 65

    See model card

  • supertonic-3

    Supertone

    Δ 24 h +55%
    Licence — Other Audio
    VRAM
    —
    Tâche HF
    text-to-speech
    HF
    Fiche modèle
    Chaleur Hippo 84

    See model card

  • MiniCPM-V-4.6 Hot

    openbmb

    Δ 24 h +65%
    Licence — Other Vision
    VRAM
    —
    Tâche HF
    image-text-to-text
    HF
    Fiche modèle
    Chaleur Hippo 95

    See model card

  • Marlin-2B

    NemoStation

    Δ 24 h +45%
    Licence — Other Vision
    VRAM
    —
    Tâche HF
    video-text-to-text
    HF
    Fiche modèle
    Chaleur Hippo 71

    See model card

  • HRM-Text-1B Hot

    sapientinc

    Δ 24 h +59%
    Licence — Other LLM
    VRAM
    —
    Tâche HF
    text-generation
    HF
    Fiche modèle
    Chaleur Hippo 89

    See model card

Comparaison de dépôts groupés

Chaque section liste des dépôts de même classe (ex. Agent : OpenClaw, NanoBot, PicoClaw). Les colonnes ont la même signification dans tous les groupes. « Commits (30 j) » suit la fenêtre glissante du scraper.

Instantané:

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 Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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-agents

Rank Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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

Inférence

Rank Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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

Bibliothèque LLM

Rank Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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

Framework d’entraînement

Rank Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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 Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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

Évaluation

Rank Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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 / recherche vectorielle

Rank Dépôt Score Stars Forks Commits (30 j) Contributeurs 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

Données de démo, pas GitHub en direct. En production : ingestion REST/GraphQL planifiée, écriture JSON puis rebuild.

Exemples de métriques

Vélocité des stars, fréquence de commits, activité issues/PRs, distribution des contributeurs, rythme de release—par jour/semaine/mois pour courbes ou heatmaps.

Ingestion et mise à jour

API REST/GraphQL GitHub, jeux de données publics ou agrégateurs RSSHub ; Actions planifiées pour normaliser et écrire JSON ou D1, puis pages statiques ou API en lecture seule.

Types et domaines suivis

  • LLM / pile d’inférence (serving, noyaux, quantification, etc.)
  • Agents, multi‑agents, usage d’outils et orchestration
  • Evals, benchmarks, jeux de données et classements reproductibles
  • Entraînement, fine‑tuning, alignement et toolchains d’ingénierie
  • Déploiement local, services d’inférence, edge/endpoint
  • Données, RAG, retrieval et écosystèmes de vector stores

Erreurs de lecture fréquentes

  • Assimiler étoiles et qualité de modèle — le buzz peut diverger du benchmark.
  • Ne regarder que de courtes fenêtres — les pics peuvent être des campagnes ; de longues courbes de commits portent plus d’information.
  • Ignorer issues/PRs — les projets sains montrent souvent une maintenance dense au-delà des stars.
  • Mélanger dépôts personnels et d’organisation — gouvernance et cadence de release peuvent différer fortement.
  • Prendre GitHub pour tout l’écosystème — une part importante du travail peut être propriétaire ou ailleurs.

Pour aller plus loin

Brief hebdomadaire sur l'industrie de l'IA (généré automatiquement)

Au 23 mai 2026, cette liste « à la une » Hugging Face compte 8 entrées. Sur 24 h, les plus fortes progressions incluent « Qwen3.6-27B-MTP-GGUF », « MiniCPM-V-4.6 », « HRM-Text-1B », « supertonic-3 », « Marlin-2B ». Les organisations les plus visibles en tête de liste : tencent, bytedance-research, Supertone, openbmb—signe que sorties, forks et pipelines restent très dynamiques.

L’instantané penche vers des fiches déjà très consultées ; croisez avec le rail « plus fortes hausses aujourd’hui » pour distinguer pics et intérêt durable.

Jetons / hébergement : Hacker News met en avant « OpenAI Codex: Increase in users hitting Codex rate limits » ; Hacker News met en avant « An interactive linear algebra primer aimed at LLM readers » ; Hacker News met en avant « AI Visibility Engineering Glossary – AEO, Geo, LLM Retrieval ». Indices liés aux prix, régions et cadence de déploiement de l’inférence hébergée.

La comparaison GitHub groupée couvre 8 segments d’écosystème pour opposer l’attention portée aux modèles à l’activité d’ingénierie (étoiles, commits, issues/PR). Texte généré automatiquement à partir du même instantané que les tableaux ; contexte de recherche uniquement—pas de conseil financier ni juridique.

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