daily
cactus-compute/needle: Python, 9 958 ⭐, 6 577 ⭐/miesiąc.
Dzisiejszy scouting pokazuje nie tylko wzrosty, ale też to, które projekty naprawdę utrzymują sens po pierwszej fali uwagi.
cactus-compute/needle: Python, 9 958 ⭐, 6 577 ⭐/miesiąc. 14-megabajtowy model fundamentowy dla telefonów, wearables, smart home i robotów. Najpoważniejszy projekt „on-device AI" w tym zestawieniu. Jeśli 14 MB to nie marketing, a realna waga modelu z inferencją na urządzeniu, to mamy punkt zwrotny dla edge AI.
youssofal/MTPLX: Python, 1 873 ⭐, 746 ⭐/miesiąc. 3× szybsze MLX, Qwen 3.8 27B, natywne MTP Speculative Decoding na Apple Silicon bez zewnętrznego draftiera. Niszowy, ale technicznie gęsty — dla kogoś, kto buduje lokalne inference na M-serię, to potencjalny gamechanger.
tashfeenahmed/freellmapi: TypeScript, 23 526 ⭐, 3 640 ⭐/tydzień. „7.4 miliarda tokenów miesięcznie, 34 darmowych providerów, 635 endpointów, jeden /v1". Zastrzeżenie „personal experimentation only" w opisie to klasyczny sygnał, że ktoś skleił publiczne endpointy w jedną bramkę. Za tydzień połowa tych providerów zniknie albo zacznie wymagać kluczy. Falsyfikowalna prognoza: do 1 października co najmniej 10 z 34 providerów przestanie działać bez podania przyczyny (pewność: 60%).
Model note
minimax/minimax-m3
minimax/minimax-m3 domknął ten raport bez błędów i zostawił po sobie najmniej operacyjnego tarcia.