MiniCPM-V vs ray
MiniCPM-V y ray comparten 39 tecnologías: webdataset, AIOHTTP, FastAPI, uvicorn, cycler, fonttools, sphinx-design, contourpy, Gradio, matplotlib, Rich, bitsandbytes, einops, fairscale, gradio-client, onnxruntime, sacrebleu, scikit-learn, sentencepiece, tokenizers, torchaudio, torch, transformers, torchvision, nltk, accelerate, deepspeed, timm, peft, tiktoken, docutils, jsonlines, openpyxl, pillow, imageio, moviepy, Pydantic, validators y psutil. Los dos están escritos en Python.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
OpenBMB
MiniCPM-V
See, hear, and interact on your local devices.
Python27.1 kLeído el 8 de noviembre de 2026, en el commit 47e1fa7¿Con qué está hecho MiniCPM-V?Solo en MiniCPM-V
seaborn
- flash-attn
librosa
OpenAI- pycocotools
sentence-transformers
umap-learn
- vector-quantize-pytorch
- vocos
opencv-python
- pycocoevalcap
- spaCy
- markdown2
myst-parser
sphinxcontrib-jquery
- xlsxwriter
- decord
En común
webdataset
- AIOHTTP
- FastAPI
uvicorn
- cycler
fonttools
sphinx-design
contourpy
- Gradio
matplotlib
- Rich
- bitsandbytes
- einops
- fairscale
gradio-client
- onnxruntime
- sacrebleu
- scikit-learn
- sentencepiece
tokenizers
torchaudio
- torch
- transformers
torchvision
nltk
accelerate
deepspeed
timm
peft
- tiktoken
- docutils
- jsonlines
- openpyxl
pillow
imageio
- moviepy
- Pydantic
- validators
psutil
ray-project
ray
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
Python44.2 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit 77567c5¿Con qué está hecho ray?Solo en ray
- amqp
- async-lru
- azure-common
- azure-datalake-store
- azure-storage-blob
confluent-kafka
- diskcache
expiringdict
- gitdb
google-cloud-core
h5py
kombu
pickleshare
- pylance
- pymongo
pyarrow
- aioboto3
- MongoDB
- Redis
- adlfs
- smart-open
pyiceberg
- pymysql
clickhouse-connect
deltalake
- gcsfs
- Celery
- fastavro
- pyzmq
- s3fs
- Hugging Face
- Google Cloud Storage
- Kafka
- asgiref
- Flask
- flask-cors
- graphene
- graphql-core
- graphql-relay
- jupyter-core
jupyterlab-server
werkzeug
- Ray
starlette
- Lightning
- anyio
tornado
- React
react-router-dom
- alabaster
jupyterlab-pygments
- pydata-sphinx-theme
- soupsieve
- tinycss2
- glfw
- jupyter-server-terminals
- jupyterlab-widgets
- matplotlib-inline
- Plotly
prompt-toolkit
pyopengl
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- ipywidgets
- pydot
- alembic
peewee
sqlglot
- SQLAlchemy
- argon2-cffi
- argon2-cffi-bindings
- azure-identity
- flask-basicauth
itsdangerous
joserfc
- jwcrypto
- keyring
- msal
- msal-extensions
- oauth2client
oauthlib
- pyjwt
requests-oauthlib
- cryptography
google-auth-httplib2
- albucore
cmdstanpy
- crcmod
cupy-cuda12x
- gym
- LangChain
- llvmlite
lm-eval
- ml-dtypes
- MLflow
- ONNX
onnxscript
openai-whisper
- opt-einsum
- orbax-checkpoint
prophet
rouge-score
safetensors
scikit-image
skops
tf-keras
torchtext
- triton
- gymnasium
- TensorFlow
jax
- xgboost
lightgbm
- datasets
- pytorch-lightning
evaluate
flax
- Keras
- torchmetrics
albumentations
diffusers
- hyperopt
- Optuna
- pettingzoo
tensordict
tensorflow-datasets
tensorflow-probability
- bleach
- defusedxml
et-xmlfile
imageio-ffmpeg
- imagesize
- linkify-it-py
lxml
- mako
- markdown
markdown-it-py
markupsafe
- mdurl
mistune
- nbconvert
- nh3
- pandocfilters
ruamel-yaml
webencodings
- xlrd
- xmltodict
- jinja2
- beautifulsoup4
av
- nbformat
- torchcodec
- annotated-types
- fastjsonschema
- fqdn
- jsonschema-specifications
- pathvalidate
- pydantic-core
- referencing
- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- jsonschema
- openapi-schema-validator
- aiobotocore
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-resource
- colorlog
- Gunicorn
- opentelemetry-api
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
- boto3
- botocore
prometheus-client
- OpenTelemetry
kubernetes
- docker
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
Lado a lado
MiniCPM-Vray
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
MiniCPM-V36,999 líneas escritas151 archivos de código
ray1,531,664 líneas escritas2,777 archivos de código
Quién lo escribeUn commit cuenta como de IA cuando lleva su firma: un Co-Authored-By, su nombre de autor o el merge de su rama.
MiniCPM-V1.1% de sus commits firmados por IACon Cursor y Codex
ray3.6% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
MiniCPM-VÚltimo push el 30 de octubre de 2026645 commits27,095 estrellas
rayÚltimo push el 6 de noviembre de 202632,373 commits44,213 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
MiniCPM-V0 archivos de test
ray2,168 archivos de testEl 9.7% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, MiniCPM-V o ray?
ray, con 1,531,664 líneas escritas; MiniCPM-V tiene 36,999.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, MiniCPM-V o ray?
ray, con 44,213 estrellas; MiniCPM-V tiene 27,095.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, MiniCPM-V o ray?
ray, con 2,168 archivos de test.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál se actualizó más recientemente, MiniCPM-V o ray?
ray: su último push fue el 6 de noviembre de 2026, y el de MiniCPM-V, el 30 de octubre de 2026.
La prueba: los commits de ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, MiniCPM-V o ray?
ray: una IA firmó el 3.6% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en MiniCPM-V, el 1.1%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
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