I dieci strumenti AI con più stelle e i dieci più installati condividono un nome
Tra i 78 strumenti per cui misuriamo entrambi, il rango per stelle e il rango per installazioni sono quasi indipendenti — Spearman 0.131. TensorFlow è primo per stelle e tredicesimo per installazioni. LangChain è l'unico nome in entrambe le top ten.
TL;DR — la versione breve
I dieci strumenti con più stelle e i dieci più installati condividono esattamente un nome, LangChain. Tra i 78 strumenti per cui misuriamo entrambi, il rango per stelle e il rango per installazioni sono quasi indipendenti — Spearman 0.131, quindi l'ordine per stelle spiega l'1.7 % dell'ordine per installazioni.
Non esiste un tasso di cambio. Nel quartile meno installato della coorte una stella vale 0.56 download al mese; nel quartile più installato, 607. La stessa stella, 1,084× di differenza.
La velocità delle stelle non è migliore. Il guadagno di stelle di questa settimana — il segnale su cui si basa ogni pagina di tendenza — correla con le installazioni a 0.082.
Cosa ne consegue per Lei: un conteggio di stelle risponde a “ha impressionato qualcuno una volta?”. Non risponde a “qualcuno lo sta eseguendo?”. Per una dipendenza, trova il secondo numero.
Ogni directory di strumenti su internet, inclusa la nostra, ordina per stelle. È l'unico numero che ogni repository possiede, quindi è diventato il numero che tutti usano. Ora possiamo verificare quanto vale, perché per parte del nostro catalogo misuriamo anche qualcosa di più difficile da falsificare: quante volte il pacchetto viene effettivamente installato.
78 dei 242 strumenti che monitoriamo pubblicano un pacchetto PyPI, quindi abbiamo entrambe le cifre per loro. Le due classifiche concordano a malapena.
Lo strumento con più stelle è tredicesimo per installazioni
| Strumento | Stelle | Classifica per installazioni | Installazioni al giorno |
|---|---|---|---|
| TensorFlow | 201,193 | 13° di 78 | 391,010 |
| Firecrawl | 193,164 | 25° | 175,424 |
| Open WebUI | 156,214 | 41° | 42,803 |
| Langflow | 155,855 | 64° | 1,240 |
| LangChain | 148,096 | 2° | 5,599,795 |
| Utilizzo del browser | 118,573 | 20° | 264,848 |
| Whisper | 110,897 | 27° | 163,803 |
| vLLM | 94,167 | 38° | 61,019 |
| RAGFlow | 92,501 | 67° | 536 |
| PaddleOCR | 91,397 | 45° | 40,890 |
Dieci strumenti in cima alla classifica per stelle, e i loro ranghi per installazioni vanno da 2° a 67°. Solo LangChain si trova vicino alla cima di entrambe. Sposta l'intera coorte da una classifica all'altra e lo strumento mediano si sposta di 23 posizioni su 78; un terzo di essi — 26 strumenti — si sposta di più di 30.
Non esiste un tasso di cambio tra una stella e un'installazione
Se le stelle fossero un proxy debole ma onesto, ci si aspetterebbe un rapporto approssimativamente costante: tanti download per stella, più o meno. Dividi la coorte in quartili per volume di installazioni e il rapporto non deriva — cambia di tre ordini di grandezza.
Il divario più ampio che abbiamo trovato
MetaGPT ha 70,932 stelle, 3,087 più di scikit-learn. scikit-learn viene installato 184,326,320 volte al mese; MetaGPT, 3,393. È un fattore di 54,325 nella direzione opposta all'applauso.
All'estremo opposto c'è BabyAGI: 22,356 stelle, 101 installazioni al mese. Tre al giorno. Era il repository a cui tutti facevano riferimento nelle prime settimane dell'onda degli agenti, e il numero di stelle lo ha mantenuto visibile da allora, perché le stelle non scadono mai.
Dove questa misura è ingiusta, e dobbiamo dirlo
Nove strumenti nella coorte hanno 20,000+ stelle e vedono meno di 1,000 installazioni al giorno. Sarebbe facile — e sbagliato — presentare tutti e nove come repository che nessuno usa. Per molti di loro, pip non è semplicemente il modo per ottenere il software: RAGFlow e Label Studio vengono distribuiti con Docker, InvokeAI fornisce il proprio installer, LLaMA-Factory viene clonato piuttosto che installato, e fastbook è il set di notebook di un libro. Il loro dato PyPI li sottostima, e non abbiamo un numero equivalente per il canale che usano effettivamente.
Il risultato sopravvive a questa correzione, perché non si basa su quei nove. Si basa su 78 coppie di numeri la cui correlazione di rango è 0.131, su una top ten che condivide un nome su dieci, e sul fatto che la stessa unità compra 0.56 download qui e 607 lì.
Il limite più profondo è nostro. Solo 87 dei nostri 242 strumenti — 36 % — hanno una cifra di installazione, perché il resto viene distribuito come binari, app desktop, estensioni per editor o immagini container che non contiamo. Ollama, llama.cpp e ComfyUI sono tra questi. Per quasi due terzi del catalogo, il numero di stelle è ancora l'unico numero sulla scheda, e questo articolo è l'argomento per sistemare la cosa piuttosto che per fidarsene.
E il trending è peggio delle stelle
Se un conteggio totale di stelle è un proxy scadente, forse lo slancio recente è migliore — il segnale dietro ogni pagina “trending”. Non lo è. Nei 72 strumenti in cui abbiamo entrambi, il guadagno di stelle degli ultimi sette giorni correla con le installazioni mensili a 0.082: inferiore al totale, e indistinguibile dal rumore.
Ha senso una volta detto chiaramente. Una stella è data da qualcuno che legge; un'installazione è eseguita da qualcuno che costruisce. La prima è una reazione a un README, la seconda una decisione in un file dei requisiti. Abbiamo classificato la seconda misurando la prima.
pypistats o la pagina PyPI dà i download mensili in un clic. Per un container, Docker Hub mostra i pull. Per qualsiasi altra cosa, i conteggi di download delle release sul repository. Se il progetto non ha alcun secondo numero, tratti il conteggio delle stelle per quello che è — prova che una volta era interessante — e cerchi se qualcuno sta ancora spingendo codice, che il nostro health tracker misura.
Metodo
I dati provengono dalle metriche degli strumenti di olud.ai, snapshot del 20 ottobre 2026, che coprono 242 strumenti. La coorte è composta dai 78 strumenti che pubblicano un pacchetto PyPI e hanno un conteggio di stelle; Docker Hub (15 strumenti) e npm (14 strumenti) sono misurati separatamente e danno 0.143 e 0.037, che riportiamo come corroborazione, non come prova indipendente — quelle coorti sono troppo piccole per sostenere una correlazione. Le correlazioni sono coefficienti di rango di Spearman, che confrontano ordinamenti piuttosto che valori, quindi un singolo gigante non può distorcerli. “Installs per day” è la cifra mensile divisa per 30.44. Uno strumento senza pacchetto PyPI non ha cifra di download e viene escluso, mai contato come zero — ecco perché la coorte è 78 e non 242. I conteggi di download non sono persone: i totali PyPI includono esecuzioni di integrazione continua, mirror, build di container e risoluzione di dipendenze transitive, che gonfiano le librerie mature richiamate da altri pacchetti — parte del divario che misuriamo è traffico di macchine. Un solo snapshot, nessuna serie storica: non possiamo dire se questo divario si stia ampliando.
Dati: metriche degli strumenti di olud.ai, aggiornate quotidianamente — metodo su /methodology.html.
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