Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 12:37 UTC

ModelCloud / GPTQModel

LLM model quantization (compression) toolkit with HW acceleration support for Nvidia, AMD, Intel GPU and Intel/AMD/Apple CPU via HF, vLLM, and SGLang.

Python · CudaВласна ліцензія★ 1 253 зірки⑂ 206 форківз черв. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#gptq#optimum#peft#quantization#sglang#transformers#vllm

ModelCloud/GPTQModel має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Security (61/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

91
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

91
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ModelCloud.aiОрганізація
63 підписники23 публічні репозиторіїз черв. 2024 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIGPTQModel7.4.028 198622 дні томуgptqawqqqqautogptqautoawqeoragarquantizationlarge-language-modelstransformersllmmoecompression

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 098 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 098
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 74 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~17,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count74
latest_release_tagv7.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases17,6

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

66Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

73Добрий
Як обчислюється оцінка
50.2/60Зірки — 1 253 зірок
19.3/25Форки — 206 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks206
stars1 253
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

51Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
59.3/80Щомісячні завантаження — 28 198 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesGPTQModel
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads28 198
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 34% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 95 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled95
top_contributor_share0,336

Реактивність на issue та PR

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.3/42Вирішення issue — закрито 89% issue
28.4/30Прийняття PR — злито 2 547/2 689 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 7/7 PR від новачків за 30 дн.
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 19/30 approved changesets -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
merged_prs2 547
open_issues41
closed_issues323
prs_merged_7d18
prs_decided_7d21
prs_merged_30d49
prs_decided_30d52
issue_closed_ratio0,887
closed_unmerged_prs142
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d7

Власність та опіка

58Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13/25Охоплення власника — 63 підписників у ModelCloud
14.5/25Послужний список — 23 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers63
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginModelCloud
public_repos23
account_age_days818

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 2 дн. тому
20/20Історія версій — 62 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesGPTQModel
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish2

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — ruff.toml
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://x.com/Qubitium
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgptq, optimum, peft, quantization, sglang, transformers, vllm
has_wikiні
homepagehttps://x.com/Qubitium
docs_sitehttps://x.com/Qubitium
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2/2.5CI-Tests — 25 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 19/30 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
15.1/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: accelerate 1.14.0 (high 7.1)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages85
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:GPTQModel@7.4.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 85 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 97 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1 039

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — ruff.toml
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 8 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,08
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.6/55Керовані розміри файлів — 24/964 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes431 195
source_files_sampled964
oversized_source_files24

Ключові факти

1 253зірок GitHub
95контриб'юторів
1 098комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
74релізів
2бас-фактор
41відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 206 ⇿
0Зірки
206Форки
74Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0408012016020024020242024-062025-072026-09
Мажорні 6Мінорні 22Патчі 46

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-10 12:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
8CI-Tests25 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 19/30 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 43

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 43 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccelerate—непряма
PyPIbitblas0.1.0.post1непряма
PyPIbitsandbytes—непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdefuser—непряма
PyPIdevice-smi—непряма
PyPIdill—непряма
PyPIevalution—непряма
PyPIfilelock—непряма
PyPIflashinfer-python—непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIlogbar—непряма
PyPImaturin—непряма
PyPImlx-lm—непряма
PyPIninja—непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInvidia-cublas—непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.1.4непряма
PyPInvidia-cuda-runtime—непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cusolver—непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82непряма
PyPInvidia-cusparse—непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65непряма
PyPIoptimum—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIprotobuf—непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpypcre—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-timeout—непряма
PyPIruff0.14.2непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsglang—непряма
PyPIthreadpoolctl—непряма
PyPItokenicer—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorchao—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItriton—непряма
PyPIvllm—непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:GPTQModel@7.4.0 тягне 85 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
accelerate1.14.0прямависока2—

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з ModelCloud/GPTQModel. Читати поруч →

95intel/auto-roundA SOTA quantization toolkit for high-accuracy low-bit LLM inference|简洁且高效的量化工具包Винятковий98vllm-project/llm-compressorTransformers-compatible library for applying various compression algorithms to LLMs for optimized deployment with vLLMВинятковий98openvinotoolkit/nncfNeural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inferenceВинятковий97xorbitsai/inferenceSwap GPT for any LLM by changing a single line of code. Xinference lets you run open-source, speech, and multimodal models on cloud, on-prem, or your laptop — all through one unified, production-ready inference API.Винятковий96intel/neural-compressorSOTA low-bit LLM quantization (INT8/FP8/MXFP8/INT4/MXFP4/NVFP4) & sparsity; leading model compression techniques on PyTorch, TensorFlow, and ONNX RuntimeВинятковий94modelscope/ms-swiftUse PEFT or Full-parameter to CPT/SFT/DPO/GRPO 600+ LLMs (Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) and 300+ MLLMs (Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...) (AAAI 2025).Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.