Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-15 04:09 UTC

mobilint / mblt-model-zoo

Mobilint Model Zoo Project

PythonBSD-3-Clause★ 24 зірки⑂ 1 форкз бер. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ai-accelerators#edge-ai#quantization#mobilint#computer-vision#quantized-neural-networks#transformer

mobilint/mblt-model-zoo має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — Community & Adoption (35/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

83
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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Mobilint, Inc.Організація
24 підписники25 публічних репозиторіївз груд. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImblt-model-zoo2.6.0-400 днів томуquantizationnpumodel-zoopre-quantized-modelsinferencemobilintmbltariesregulusqb

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 135 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year135
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 39 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count39
latest_release_tagv2.6.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

35Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

22У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
22.1/60Зірки — 24 зірок
0/25Форки — 1 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1
stars24
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 45% комітів
12.2/13.5Широта контриб’юторів — 9 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled9
top_contributor_share0,451

Реактивність на issue та PR

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
29.5/30Прийняття PR — злито 124/126 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs124
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d10
prs_decided_7d10
prs_merged_30d19
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

62Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
10.1/25Охоплення власника — 24 підписників у mobilint
21.8/25Послужний список — 25 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers24
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmobilint
public_repos25
account_age_days2 099

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 40 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmblt-model-zoo
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.mobilint.com/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-accelerators, edge-ai, quantization, mobilint, computer-vision, quantized-neural-networks, transformer
has_wikiтак
homepagehttps://www.mobilint.com/
docs_sitehttps://www.mobilint.com/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

58Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

58Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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.

65Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://www.mobilint.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 88 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://www.mobilint.com/llms.txt
legible_history_share0,88
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6 764

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 24 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
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_share0,24
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
52.7/55Керовані розміри файлів — 13/313 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes233 305
source_files_sampled313
oversized_source_files13

Ключові факти

24зірок GitHub
9контриб'юторів
135комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
39релізів
2бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'mblt-model-zoo' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • deps.dev does not index pypi:mblt-model-zoo@2.6.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8сукупно

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 · 2026-09-15 04:09 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 17
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImobilint-qb-runtime>=1.4.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.4.1pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.11.0.86pyproject.toml
PyPIpillow>=11.1.0pyproject.toml
PyPIfaster-coco-eval—pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIgdown>=5.2.0pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPImblt-tracker>=1.0.1pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPIcityscapesScripts—pyproject.toml
PyPImblt-npu-python>=0.1.0pyproject.toml
PyPImblt-vision-python>=0.0.2pyproject.toml
Усі залежності 25

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 15 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgdown—пряма
PyPImblt-npu-python—пряма
PyPImblt-tracker—пряма
PyPImblt-vision-python—пряма
PyPImobilint-qb-runtime—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopencv-python—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPItorch—пряма
PyPIanyascii—непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIg2p-en—непряма
PyPIg2pkk—непряма
PyPIjamo—непряма
PyPIjiwer—непряма
PyPIlibrosa—непряма
PyPInumba—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpython-mecab-ko—непряма
PyPIqbcompiler—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPIunidic—непряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 mobilint/mblt-model-zoo. Читати поруч →

71mobilint/vllm-mbltAn out-of-tree vLLM plugin for Mobilint NPU runtime integration.Добрий73EdgeFirstAI/tflite-rsEdgeFirst TFLite for RustДобрий98pytorch/aoPyTorch native quantization for training and inferenceВинятковий84ohdearquant/latticeRun AI models on Apple Silicon and Raspberry PiВідмінний77ahb-sjsu/turboquant-proConsumer-aware compression for embedding indexes and LLM KV caches — compress by the metric the downstream consumer actually uses. PCA-Matryoshka + TurboQuant (27x @ 99.8% recall@10), asymmetric K/V, CUDA/Triton kernels, vLLM plugin, replayable CI-gated claims. MIT.Добрий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. 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.