Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-11 04:04 UTC

microsoft / onnxruntime-genai

Generative AI extensions for onnxruntime

C++ · PythonMIT★ 1119 estrellas⑂ 350 forksdesde nov 2023Ver en GitHub ↗
TipoAplicación móvilBibliotecacómo se determina

microsoft/onnxruntime-genai tiene un índice de salud de 99 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Community & Adoption (74/100). Se actualizó por última vez hoy. 5 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

99
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

99
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 89 se calibra a 99 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

MicrosoftOrganización · dominio verificado
129.473 seguidores8301 repositorios públicosdesde dic 2013

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI0.15.2-34hace 35 díasonnxruntimegenaimachinelearning

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

100Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
36/36Cadencia de commits52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits456 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year456
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones32 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 34 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~19,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count32
latest_release_tagv0.15.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release34
mean_days_between_releases19,4

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

74Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
49.4/60Estrellas1119 estrellas
21.2/25Forks350 forks
9.2/15Observadores47 observadores
Datos de entrada utilizados
forks350
stars1119
watchers47
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges2
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
62.8/80Descargas totales1.115.900 descargas históricas en nuget
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI
dependents
ecosystemsnuget
total_downloads1.115.900
monthly_downloads
unverified_packages_excluded
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

91Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
45.9/54Factor busla mitad de los commits recae en 5 contribuyente(s)
18.6/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 17% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes97 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor5
contributors_sampled97
top_contributor_share0,173
Cómo se puntúa
31.3/42Resolución de issues74% de issues cerradas
24.7/30Aceptación de PR1470/1782 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs1470
open_issues144
closed_issues421
prs_merged_7d9
prs_decided_7d10
prs_merged_30d42
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,745
closed_unmerged_prs312
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario129.473 seguidores de microsoft
25/25Trayectoria8301 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers129.473
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginmicrosoft
public_repos8301
account_age_days4657
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en nuget
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 35 días
20/20Historial de versiones34 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI
ecosystemsnuget
any_deprecatedno
min_days_since_publish35

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

78Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI15 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wiki
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

100Excepcional · 16% del índice global

Postura de seguridad

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependenciasbiblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí
20/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsbenchmark/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-lintrunner.txt
has_codeql_workflow
has_security_policy
has_dependabot_config
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Lockfiles de dependencias. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosel conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories3
affected_packages3
assessed_packages28
unassessed_packages17
affected_by_severitymoderate 3
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 28 dependencias resueltas con OSV. 17 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

92Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/python-model-builder.instructions.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible99 de 99 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/python-model-builder.instructions.md
agent_instruction_max_bytes6420
Cómo se puntúa
12.6/18Arranque con un solo comandoexamples/csharp/ModelChat/ModelChat.csproj, examples/csharp/ModelMM/ModelMM.csproj, examples/csharp/NemotronSpeech/NemotronSpeech.csproj (convención del toolchain, sin ejecutor de tareas)
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tiposC++ (tipado estático)
10/10Entorno reproducibleDockerfile
10/10Práctica demostrada con agentes32 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_language
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,32
toolchain_manifestsexamples/csharp/ModelChat/ModelChat.csproj, examples/csharp/ModelMM/ModelMM.csproj, examples/csharp/NemotronSpeech/NemotronSpeech.csproj, src/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.csproj, src/java/build.gradle, src/java/src/test/android/app/build.gradle, src/java/src/test/android/build.gradle, test/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.Tests.csproj
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tiposC++ (tipado estático)
53.7/55Tamaños de archivo manejables16/677 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageC++
largest_source_bytes314.204
source_files_sampled677
oversized_source_files16
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexample, examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexample, examples
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

1119estrellas de GitHub
97contribuidores
456commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
32versiones publicadas
5factor bus
144issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/11 04:01:37 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 350 ⇿
0Estrellas
350Forks
32Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

012525037533682023-122025-042026-08
Mayor 0Menor 13Parche 18

Cada punto abarca 3 días.

Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
NuGetSystem.Memory4.5.5src/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.csproj
NuGetMicrosoft.Extensions.AI.Abstractions9.8.0src/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.csproj
Todas las dependencias 45

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 2 paquetes directos y 43 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
NuGetMicrosoft.Extensions.AI.Abstractions9.8.0directa
NuGetSystem.Memory4.5.5directa
NuGetMicrosoft.Direct3D.DXC1.7.2308.12indirecta
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeindirecta
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI0.14.1indirecta
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.Cuda0.14.1indirecta
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.DirectML0.14.1indirecta
NuGetMicrosoft.NET.Test.Sdk17.5.0indirecta
NuGetNAudio2.2.1indirecta
NuGetSystem.CommandLine2.0.1indirecta
NuGetxunit2.4.1indirecta
NuGetxunit.runner.visualstudio2.4.3indirecta
PyPIargparseindirecta
PyPIclang-format20.1.8indirecta
PyPIcoloredlogsindirecta
PyPIflatbuffersindirecta
PyPIgnureadlineindirecta
PyPIlintrunner0.12.7indirecta
PyPIlintrunner-adapters0.12.5indirecta
PyPImypyindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIonnxindirecta
PyPIonnx-irindirecta
PyPIonnxruntime1.28.0indirecta
PyPIonnxruntime1.28.0.dev20260612004indirecta
PyPIonnxruntime1.30.0.dev20260824004indirecta
PyPIonnxruntime-directml1.25.0.dev20260125001indirecta
PyPIonnxruntime-ep-webgpu0.2.0.dev20260611indirecta
PyPIpackagingindirecta
PyPIpatchelfindirecta
PyPIprotobuf6.33.5indirecta
PyPIpybind113.0.4indirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIruff0.12.12indirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIsympyindirecta
PyPIsympy1.12indirecta
PyPItorch2.11.0+cu128indirecta
PyPItorch2.12.0indirecta
PyPItorch2.12.0+cpuindirecta
PyPItransformersindirecta
PyPIwheelindirecta
PyPIwheel0.47.0indirecta
Avisos de dependencias 3

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 28 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 3 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 17 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
torch2.11.0+cu128indirectamoderada12.13.0
torch2.12.0indirectamoderada12.13.0
torch2.12.0+cpuindirectamoderada12.13.0

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasNuGet.