什么值得做
GitHub 开源项目 · 11-6 写
NandhaKishorM/laya · NandhaKishorM

闭源热门发布三天后，一个「我一年前就做过」的开源版拿了 3.5 万 star：Laya 和它抢下的那个名字

它是什么 一个能在本地跑的开源小模型：给它一段文本，再问几个选择题、打分题或是非题，它几十毫秒就返回每个答案的概率。

为什么火了 它抢在第一时间占住了「开源版 Jev」这个名字，讲了一个「我先做的、被大实验室抢了风头」的故事上了 HN 头部；后来又有人用它在 Mac 上玩贪吃蛇，那段视频 300 万次观看，各种衍生项目都链回它。

C你可以怎么跟 别再做 Jev 的复刻了，把这套打法用到下一个闭源热门上：72 小时内发开源版，名字直接写对标对象，第一周发齐 SDK 和 demo；成本最低的跟法是做一个在本地设备上跑它的移植，再配一段能玩的视频。

C 级:打法清楚、能学，但「开源 Jev」这个位子和各语言移植都已经被占满，star 在衰减；它最关键的「我先做的」故事靠作者自己的旧论文撑着，跟进的人拿不到。 已公开 / 被广泛讨论
数据(每天更新) · 建库 2026-09-18 · 35,177 星 · 7 天 +417
GitHub · 星数
25k30k35k09-2710-1610-2410-3111-0835k
数据 2026-09-27 → 2026-11-08(43 天,32 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有

2026 年 9 月 15 日，一家刚融了 4000 万美元的公司发布了闭源模型 Jev。三天后，印度一家小公司的 CEO 把自己一年前没人看的论文重新包装，叫「开源版 Jev」放了出来，附上一篇题目带火药味的长文。49 天后它有 35,056 个 star，同一周冒出来的十几个「开源 Jev」加起来都没它多。可它的模型并不比别人好。下面讲它靠什么赢的、这些 star 从哪来、现在还能不能跟。

一篇带火药味的长文

9 月 18 日 UTC 早上 4:46，GitHub 用户 NandhaKishorM（Nandakishor Mukkunnoth，印度 Convai Innovations 的 CEO）建了 laya 这个库。19 分钟后 Hugging Face 上的模型上线，一个小时后他在 dev.to 发了一篇长文，标题是：

I Built Non-Autoregressive Decision Models a Year Ago. Then a Frontier Lab Called It a "Breakthrough". （我一年前就做出了非自回归决策模型，然后一个前沿实验室管它叫「突破」。）

正文第二段写的是「看到网上的热度，我既觉得被证明了，又特别憋屈」。他列出自己 2025 年 3 月和 9 月的两篇 arXiv 论文、当时放出的权重和数据集、一条 r/LocalLLaMA 帖子，然后点名 TypeSafe AI：创始人是「OpenAI 的 ChatGPT 共同发明人」，发布时「没有技术论文、没有开放权重、没有训练数据」。接着一句：「这就是开源的故事吧 🙂」。

第二天，他在 Hacker News 发了「I built non-autoregressive decision models with RL a year ago」，拿到 1363 分、319 条评论，这是 Laya 最大的一个流量来源。

（一个细节：他 2025 年那篇论文做的是销售对话里的成交概率预测，只针对一个行业；Jev 做的是通用决策。说「一模一样」有点夸张，HN 上也有人认为 Jev 其实更像 GLiNER 那一路。dev.to 文章里这个模型一开始叫「RL Agent」，Laya 这个名字是后来才定的。）

它到底是什么

一个 421M 参数的小模型，底座是 ModernBERT-large。你给它一段文本，再问几个带类型的问题：选一项（choice，比如这张工单该分给哪个部门）、打分（score，比如 0–3 分的紧急程度）、是或否（noul，比如这封邮件是不是钓鱼）。模型一次算完，直接返回每个答案的概率，不生成文字，所以不会输出坏掉的 JSON。在 T4 显卡上一次约 33 ms。Apache 2.0 协议，权重开放，可以本地跑。

Jev 做的是同一件事，不过是托管 API：每百万 token 0.042 美元，64K 上下文，零样本准确率高得多。

同一周的十几个「开源 Jev」

Jev 一发布，开发者最想问的就是「有没有能本地跑的开源版」。这个空位只空了三天，很快被一群人挤满：

项目上线star（11-06）和 Laya 的不同
jaredpalmer/kev09-179,839基于 Qwen，可以自己训练
TheoLeeCJ/SemIf-OpenJev09-164,929在 3090 上跑的「语义 if」，更窄
deepopen-com/deepopen09-213,096中文包装，描述几乎照抄 Laya
TianyuCodings/NanoJev09-172,579教学用的小复刻
nokia-applied-research/AnyJev09-211,586不训练，把任意 LLM 包成 Jev 的样子
firelex/jeff09-281,5780.8B，HN 576 分，晚了 10 天
Mapika/decider09-161,077Qwen 微调
wfzyx/von09-18921和 Laya 同一天，还早 40 分钟，也号称 15 ms 以内；没有故事
GLiNER2.5-Decide（Fastino）09-24—340M，公司出品，没打 Jev 的旗号

（GitHub，11-06）

von 的情况最能说明问题：同一天发，比 Laya 还早，定位一样，技术路线也差不多，结果 921 star，Laya 35,056 star。差距不在模型上。

星数和能力对不上

宣传里的 0.766 准确率，flowtivity 9 月 21 日测出来是拿 benchmark 自己的训练集微调后的成绩；不微调的底座只有 0.362，比「全猜最多的那一类」的 0.461 还低。上下文只有 512 到 1K，Jev 是 64K。@tdinh_me（20 万关注）在 MacBook 上让它和 Jev 比俄罗斯方块，「确实很快（约 84 ms），但也笨得多」，三局全输。

所以这 3.5 万 star 里，大部分是站队和好奇，不是在生产环境里用出来的。不过 pip 包 laya 近 7 天有 7.0 万次下载（pypistats，含镜像和 CI），说明拿来试的人确实不少。

它靠什么赢的：名字、故事、别人替它拍的视频

第一，抢到了「the open-source Jev」这个名字。 仓库的 topics 里直接写着 jev。9 月 18 日下午，Hugging Face 的 Victor Mustar 发了一句「is this the open weights Jev? (didn't try yet)」，带着 HF 链接，1.6 万次观看。之后的衍生项目 README、opensourcealternatives.to 这类替代品导航站，都在替它重复这个定位。

第二，带了一个能吵起来的故事。 「独立研究者对上估值几十亿的实验室」，再加上 TypeSafe 发布时用的「Breakthrough」「can't hallucinate」本来就被 HN 嫌浮夸，很多人点 star 是在表态。连唱反调的人也在帮它传：@kunchenguid 发「poor guy claim to have built Jev a year ago but no one cared」，23 万次观看，正文其实在说它的准确率「跟抛硬币差不多」，大家吵的是「营销是不是比产品重要」。不管哪边赢，被讨论的都是 Laya。Reddit 上还有《Laya came first… so why is everyone still only talking about Jev?》这样的帖子。

第三，本地能跑、够快，适合拍 demo。真正的长尾在这里。 9 月 20 日，中文推主 @mizorewww（5,107 关注）发了 laya-mlx：「比 Jev 快 50 倍，在你设备上跑」「只占用最高 1G 内存」，配一段视频，模型在他的 M3 Max 上以每秒 60 次决策的速度玩贪吃蛇。这条推 302 万次观看、1.2 万赞、1.6 万收藏，laya-mlx 自己也拿了 7,070 star。第二天，一个本地模型 App 的官方号 @atomic_chat_hq 借这段视频发「Local Laya moggs Jev at Tetris」，说在 16GB 的 MacBook Air 上比云端 Jev 快 11 倍，90 万次观看；这条其实是在给自家 App 打广告。之后又有 laya-coreml、TypeScript 移植 receptron/laya（1,040 star）、Ollaya（HN 618 分）、Home Assistant 插件，以及 Rust、Go、C# 移植，每一个都链回主库。

第四，作者第一周就把接入面铺满了。 第二天出 v0.2.0，七周发了 60 个版本、2,879 次提交；pip、npm、Docker、MCP、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、ONNX、Colab、HF Space 全都有。其他复刻大多只有一个仓库加一份 README。想「试试开源 Jev」的人，不管用什么技术栈，都只有 Laya 能一行装上；想做衍生项目的人，也会挑它当底座。

star 曲线：第一个月就拿完了

时间star说明
09-18 → 09-210 → 6,000+三天（wilsonwu.me）
10-1733,148九成以上的 star 是第一个月拿的
10 月下旬每天 +100 到 +170
11-0635,056近 7 天 +424，再往前 7 天 +672

（10-17 起是 GitHub 每日数字；9 月的逐日曲线没能复原）

作者账号有 2,054 个关注者，其他公开仓库基本都是 0 到 4 star。这一个库就是他全部的 GitHub 名声。

如果是你

判断：C。能学到一套很完整的拿 star 打法，但跟 Laya 本身已经晚了。「开源 Jev」这个位子 9 月就被十几家占满，各语言移植、MLX、CoreML、TS 版也都有人做了，star 在衰减。另外它最关键的那块（自己一年前的论文撑起来的「我先做的」故事）别人拿不到。

适合谁：手里已经有一个半成品，或者有一段真实的「我早就做过」经历的研究型开发者；能在 72 小时内把模型、SDK、demo 一起发出去的人。

不适合谁：现在想再做一个「开源 Jev」的人（第十几个，没人看）；只想把 Laya 移植到另一门语言的人（大部分生态已经有了）；不愿意卷进公开争论的人。

怎么做，按值得程度排：

  1. 把打法用到下一个闭源热门上：盯着 HN 首页和大厂发布，一旦出现「闭源、只给 API、开发者在问有没有本地版」的东西，三天内发「开源版 X」，名字和 topics 里直接写对标对象，第一周把 pip / npm / MCP / Colab / 在线 demo 发齐。
  2. 做 Laya 没做好的那一块：它零样本差、上下文短。如果你能做出一个零样本在公开 benchmark 上真能接近 Jev 的开源小模型，把对比表摆在 README 第一屏，这一块现在还空着。不过这是正经研究，难。
  3. 做衍生项目蹭下一波：laya-mlx 的作者靠一段贪吃蛇视频拿了 7,000 star，比主库之外的任何一个复刻都多。下一次有开源热门出来，做一个「在 Mac / 手机上跑它」的移植，加上一段一眼能看懂的游戏 demo，是成本最低的一条路。

怎么获客：dev.to 长文 + HN 自述帖讲一个有冲突的故事；在 Hugging Face 上发权重，争取 HF 员工转发；准备一段 30 秒以内的视频，内容要「本地跑、快、能玩」，比如打游戏或实时控制什么东西，交给中文圈和 MLX 圈的推主去传。

什么时候之前：没有固定日期，窗口跟着事件走。闭源热门发布后的 72 小时最值钱，过了一周位子基本就满了。

什么情况说明看错了：① Laya 到 12 月每天还稳定 +100 以上，或者有大公司在生产里公开用它，说明它不只是靠一波热度，跟它的生态（插件、评测、微调教程）还有空间；② TypeSafe 开放了 Jev 的权重，那「开源版 Jev」这个定位就整个没了，Laya 的 star 会停；③ 下一个闭源热门出来后，「开源版」普遍拿不到几千 star，说明这套打法被用滥了。

数据与出处

GitHub：NandhaKishorM/laya 仓库页、提交与发版记录、每日 star（10-17 到 11-06），同类仓库 star 数（11-06）。dev.to：作者 09-18 长文。Hacker News：item 49765348（1363 分）、Jev 发布 item 49717558（1989 分）、Ollaya、jeff。X：@victormustar 09-18、@mizorewww 09-20、@kunchenguid 09-20、@tdinh_me 09-21、@atomic_chat_hq 09-21。测评：flowtivity.ai（09-21）、wilsonwu.me。TechCrunch 2026-10-09（Jev 融资）。pypistats（laya）、Hugging Face。

GitHub 仓库 ↗

研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
竞品
名字在哪上线规模它和这家不同在哪
Jev(TypeSafe AI)其他2026-09-15HN 1989 分;10 月融资 8.7 亿美元,估值 75 亿(TechCrunch)Jev 是闭源托管 API,按 token 收费,64K 上下文,零样本更准;Laya 开源、本地跑、更快,但更弱
GLiNER2.5-Decide(Fastino)开源2026-09-24发布推 15 万次观看同样是 encoder 决策模型(340M),但没有对标 Jev 的叙事
jaredpalmer/kev开源2026-09-179,839 星基于 Qwen3.5/3.8,可以自己训练;没有「原作者」故事
TheoLeeCJ/SemIf-OpenJev开源2026-09-164,929 星做的是消费级显卡上的语义 if,更窄
wfzyx/von开源2026-09-18921 星同一天发、定位相同,但没有故事、没有接入面
firelex/jeff开源2026-09-281,578 星,HN 576 分0.8B,家里训练的,晚了 10 天
BERT 微调 / LLM JSON 模式大厂功能早就有—传统做法要自己标数据、微调;Laya 主打开箱即用的带类型决策
用户从哪来
  • 查实 平台事件:蹭 Jev 发布:Jev 09-15 发布;Laya 09-18 建库、发 HF 模型和 dev.to 长文,在名字和描述里直接写对标 Jev
  • 查实 HN:「I built non-autoregressive decision models with RL a year ago」,item 49765348,09-19,1363 分 / 319 评论
  • 查实 dev.to 故事文:《I Built Non-Autoregressive Decision Models a Year Ago. Then a Frontier Lab Called It a Breakthrough》,09-18
  • 查实 X 大号和衍生作者:@victormustar(HF)09-18 发「is this the open weights Jev?」;@kunchenguid 23 万次观看;@mizorewww 的 laya-mlx 贪吃蛇视频 302 万次观看;@atomic_chat_hq 的俄罗斯方块推 90 万次观看(x-radar)
  • 查实 衍生生态:laya-mlx 7k 星、laya-coreml、receptron/laya、Ollaya(HN 618 分),以及 Rust / Go / C# 移植,都链回主库
  • 查实 Reddit / Medium / YouTube / SEO:r/LocalLLM《Laya came first…》、r/hermesagent;多篇 Medium、flowtivity、eesel、YouTube 的「Laya vs Jev」

NandhaKishorM/laya:闭源 Jev 发布 3 天后出现的「开源版 Jev」,外加一个「我一年前就做过」的故事

研究日期 2026-11-06。渠道:GitHub。

一句话

Laya 是印度小公司 Convai Innovations 的 CEO Nandakishor Mukkunnoth(GitHub NandhaKishorM)做的开源「System 1 决策模型」:底座是 ModernBERT-large,421M 参数。输入一段文本,再给几道带类型的问题(choice 选一项 / score 打分 / noul 是或否),一次前向就返回带概率的结构化答案,不生成文字,T4 上约 33 ms。2026-09-15,TypeSafe AI(创始人 Diogo Almeida 自称 ChatGPT 共同发明人)闭源发布 Jev,一下子成了全网话题;三天后的 09-18,作者把自己 2025 年发过、几乎没人看的同思路论文重新包装成「开源、可本地跑的 Jev」放了出来,配上「我一年前就做了,然后一个前沿实验室管它叫突破」这个故事。HN 1363 分,三天 6k 星,一个月 33k 星,现在 35k。

数据

  • 我们的 github 库(repo_profile / repo_day):2026-09-18 建库,11-06 有 35,056 星、3,135 fork(fork/星约 9%),open issues 47 个。10-17 已经 33,148 星,也就是说九成以上的星是第一个月拿的;10 月下旬每天 +100~170,11 月每天 +50~75,近 7 天 +424(前 7 天 +672),在衰减。库里记到的单日最高是 10-10 的 +222,但 9 月爆发期不在我们的记录窗口内。trending_days_any=0,我们没记到它上 trending,原因是 trending 只收建库满约 60 天的库。
  • 早期速度:「passed 6,000 GitHub stars within three days」(https://wilsonwu.me/blog/2026/jev-vs-laya/ )。GitHub 的 stargazers 接口我们的 token 没权限,逐日曲线没能复原(未核实)。
  • 作者账号:87 个公开库,其余几乎都是 0–4 星(GitHub API),owner_total_stars 35,350 基本全是这一个库;followers 2,054。
  • 维护强度很高:2,879 次提交,60 个 release(v0.2.0 09-19 → v0.4.27 11-06);同时发了 pip laya(pypistats:近 30 天下载 27.2 万,近 7 天 7.0 万,含镜像和 CI)和 npm laya-ts,还有 HF 模型(convaiinnovations/laya 下载 28,508、5,913 赞;laya-multilingual 下载 16,747)、HF Space demo、Colab、文档站、LangChain / LlamaIndex / CrewAI / MCP / ONNX 接入,最近又加了基于 Qwen3.5-0.8B 的「vegaml」读取器和图片 / 语音输入。

竞品(做同一件事的)

名字在哪上线规模和 Laya 的不同
Jev(TypeSafe AI)闭源 API2026-09-15HN 1989 分 / 520 评论(item 49717558);当时 4000 万美元出 stealth,10-09 又融 8.7 亿美元,估值 75 亿(TechCrunch 2026-10-09)托管 API,$0.042/百万 token,64K 上下文,零样本更准;不开权重,不发论文
GLiNER2.5-Decide(Fastino)开源2026-09-24发布推 15 万次观看(x-radar)340M encoder,做的事一样;HN 有人说 Jev 本身就更接近 GLiNER 这一脉
jaredpalmer/kev开源2026-09-179,839 星基于 Qwen3.5/3.8,可以自己训练
TheoLeeCJ/SemIf-OpenJev开源2026-09-164,929 星3090 上跑的「语义 if」
TianyuCodings/NanoJev开源2026-09-172,579 星教学向的小复刻
nokia-applied-research/AnyJev开源2026-09-211,586 星不训练,把任意 LLM 包成 Jev 风格
firelex/jeff开源2026-09-281,578 星;HN 576 分0.8B,家里训的
Mapika/decider开源2026-09-161,077 星Qwen3.5 微调
wfzyx/von开源2026-09-18(和 Laya 同一天,早 40 分钟)921 星也打「开源版 Jev、低于 15 ms」,但没有故事,也没有接入面
deepopen-com/deepopen开源(中文)2026-09-213,096 星描述几乎照抄 Laya,中文包装
传统做法:BERT 微调 / 零样本分类、LLM + JSON 模式开源 / 大厂功能早就有—HN 上的主要批评就是「这不过是数据更多的 BERT」

(星数来自 GitHub API / 我们的 github 库,2026-11-06。)

结论:同一周冒出了十几个「开源 Jev」,Laya 一家拿到的星比其余所有开源复刻加起来还多。

它凭什么起来的

1. 时机:蹭上一个刚出 stealth、被全网讨论的闭源热门(平台事件)

  • Jev 09-15 发布,HN 1989 分,MindStudio、LangChain、Olostep、Medium 和 YouTube 上马上出了一批解读文章。当时开发者最想问的是「有没有开源、能本地跑的 Jev?」。
  • Laya 在 09-18 04:46 UTC 建库,dev.to 长文 05:52 发,HF 模型 05:05 上线,三件事几乎同时。09-18 14:11,Hugging Face 的 Victor Mustar(@victormustar)发推「is this the open weights Jev?」,挂的是 HF 链接(x-radar,1.6 万次观看)。
  • 它占住的定位是「the open-source Jev」。之后 receptron/laya 的 README 写「the open-source, Jev-compatible System 1 decision model」,opensourcealternatives.to 也把它列成 Jev 和 Cohere Classify 的开源替代,别人在替它重复这个定位。

2. 故事:「我一年前就做了,前沿实验室拿去叫突破」

  • dev.to 文章标题《I Built Non-Autoregressive Decision Models a Year Ago. Then a Frontier Lab Called It a "Breakthrough"》,引用自己的 arXiv:2503.23303(2025-03)和 2510.01237(2025-09),还有当时只发过一条的 r/LocalLLaMA 帖子。
  • HN 帖子「I built non-autoregressive decision models with RL a year ago」(item 49765348,09-19,1363 分 / 319 评论,链到 laya.convaiinnovations.com),是 Laya 最大的单个流量来源。评论里吵的主要是「营销比产品重要」(johnfn)、「本人有点酸」(dcow)、「Jev 其实更像是重新包装了 GLiNER」(kamranjon)。被吵的,正是这个故事。
  • X 上 @kunchenguid 发了「poor guy claim to have built Jev a year ago but no one cared…」(09-20,23 万次观看,2204 赞),把这个弱者叙事继续往外传。Reddit 上有《Laya came first… so why is everyone still only talking about Jev?》(r/LocalLLM),r/hermesagent 有《I'd rather use Laya than Jev》,说法都是「Laya is the original Jev」。
  • 「独立研究者对上估值几十亿的前沿实验室」,再加上 TypeSafe 发布用语被 HN 嫌浮夸(「Breakthrough」「two years in stealth」「can't hallucinate」),很多人星它是为了站队。

3. 能本地跑、能拿来做 demo,催生了一个衍生生态(这才是长尾)

  • 中文圈:@mizorewww 09-20 发推介绍 laya-mlx,「比 Jev 快 50 倍,在你设备上跑」,配一段在 M3 Max 上每秒决策 60 次玩贪吃蛇的视频,302 万次观看、1.2 万赞(x-radar)。仓库 mizorewww/laya-mlx 有 7,070 星,另外还有 laya-coreml(1,632 星)。
  • @atomic_chat_hq 09-21 发「Local Laya moggs Jev at Tetris」,说本地 16GB Mac 上比云端 Jev 快 11 倍,90 万次观看。
  • 衍生出来的项目有 receptron/laya(TS,1,040 星)、Ollaya(HN 618 分)、FluidUse、ipenywis/laya-ultrafast、laya-playground、home-assistant-laya,以及 Rust / Go / C# / Jolt 的移植,还有中文的 WechatVibe 等。每个衍生项目都把链接指回主库。
  • 媒体和 SEO:Medium(多篇)、flowtivity、eesel.ai、aiweekly、zimaspace、wilsonwu、YouTube 上好几期「Laya vs Jev」评测。

4. 作者自己把接入面铺得很满,还一直在更新

  • 第二天就出了 v0.2.0,七周发了 60 个 release、2,879 次提交;pip / npm / Docker / MCP / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / ONNX / Colab / HF Space 全都有。想「试试开源 Jev」的人,不管用什么栈都能一行装上,其他复刻做不到这一点。README 置顶还挂着 dev.to 文章和 Buy Me a Coffee。

星数和真实能力不匹配(很重要)

  • flowtivity 实测(09-21):宣传的 0.766 准确率,是在 benchmark 自己的训练集上微调过的 checkpoint 跑出来的;零样本底座只有 0.362,低于 0.461 的多数类基线。wavect.io 也提醒「三天差的是发布日期,不是研发时间线」。
  • @tdinh_me 用俄罗斯方块对比,Laya 三局全输给 Jev,「really fast but much more stupid」。@paraschopra 拿 Qwen3-4B 做了对比。@ivanfioravanti 指出上下文只有 1K,Jev 是 64K。HN 上也有人说 Laya「significantly worse」。
  • 所以星数反映的是站队和好奇,不是生产环境里的使用。不过 pip 每周 7 万下载,说明试用的人确实不少。

被多少人看见了

被广泛讨论过,不是冷门。证据:HN 1363 分的帖子,好几篇衍生 HN 帖,多篇 Medium、dev.to、YouTube,TechCrunch 报道 Jev 融资的语境,X 上百万级观看的衍生推,还有 Reddit 多个讨论串。开源项目不涉及收入,只有 Buy Me a Coffee。抄的人早就有了:光是「开源 Jev」这个定位就有十几家,另外还有中文照抄版 deepopen-com/deepopen。

差异化

  • 和 Jev 比:开源权重、Apache 2.0、本地跑、延迟低、没有按 token 计费、支持 100+ 种语言。代价是准确率和上下文差很多。
  • 和其他开源复刻比:模型本身没有明显优势,von、Verdict 这些也是 ModernBERT 一类的方案。真正不同的是三样:①「原作者」叙事加上 arXiv 论文作背书;②接入面最全、更新最快;③赶在第一时间(09-18)抢到了「the open-source Jev」这个名字。这三样就是它跑出来的原因,模型质量不是。

能借鉴的

  1. 闭源热门产品刚发布、开源空位还在的 72 小时之内,发一个「开源版 X」,在名字和描述里直接写对标对象。
  2. 带一个有冲突的个人故事(「我先做的」「独立研究者对上巨头」),发 HN 和 dev.to,让大家吵起来。
  3. 第一周就把 pip / npm / MCP / LangChain / Colab / HF Space 全部发齐,降低别人做衍生项目的门槛。衍生项目的作者会替你在各个语言圈子里传播,中文圈一条贪吃蛇视频就有 300 万次观看。
  4. 想长期留住人,要靠持续发版和功能扩张(这里是 vegaml、多模态),否则热点一过就衰减。

不确定的

  • 9-18 到 10-17 的逐日星数曲线我们没有,哪一天、哪个渠道贡献最大没能精确复原。
  • 「一年前就做过」的说法,和 Jev 实际的技术关系没有核实。HN 上也有人认为 Jev 更接近 GLiNER。
  • 9% 的 fork 率偏高,是衍生生态和教程 fork 带来的,还是有其他原因,没有核实。
  • pip 下载里有多少是真实使用,没有核实。

出处

文章由 AI 根据公开数据和我们每天采集的数据写成,数字带出处,推断已标明