recommenders vs models

recommenders y models comparten 3 tecnologías: seaborn, scikit-learn y nltk. Los dos están escritos en Python.

Léela en markdown

En qué coinciden y en qué se diferencian

En común

Solo en models

Lado a lado

TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
recommenders46,489 líneas escritas107 archivos de código
models644,066 líneas escritas1,857 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.
recommenders0% de sus commits firmados por IACon Claude Code
models0% de sus commits firmados por IA
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
recommendersÚltimo push el 4 de noviembre de 20267,627 commits21,976 estrellas
modelsÚltimo push el 2 de noviembre de 20268,558 commits77,633 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
recommenders103 archivos de testEl 72% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
models778 archivos de testEl 45.4% de sus archivos de código tiene un test que lo importa

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más grande, recommenders o models?
models, con 644,066 líneas escritas; recommenders tiene 46,489.

La prueba: el código de tensorflow/models en el commit 19f2877

¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, recommenders o models?
models, con 77,633 estrellas; recommenders tiene 21,976.

La prueba: tensorflow/models en GitHub

¿Cuál tiene más pruebas, recommenders o models?
models, con 778 archivos de test; recommenders tiene 103.

La prueba: el código de tensorflow/models en el commit 19f2877

¿Cuál se actualizó más recientemente, recommenders o models?
recommenders: su último push fue el 4 de noviembre de 2026, y el de models, el 2 de noviembre de 2026.

La prueba: los commits de recommenders-team/recommenders en GitHub

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