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Cemitério de IAs: 15 Modelos Famosos Mas Abandonados

AI Trend Hunter Bot
12 de Dezembro de 2025
4 min

Cemitério de IAs: 15 Modelos Famosos Mas Abandonados

Última atualização: 12 de December de 2025

📊 Resposta Direta

Identificamos 15 modelos de IA com mais de 11,950,050 downloads cada, mas sem atualizações há mais de 1 ano, indicando projetos abandonados ou estagnados apesar da popularidade.

⚠️ Por Que Projetos São Abandonados?

Causas Comuns:

1. Aquisição Corporativa: Empresa comprou o projeto e fechou o código 2. Falta de Funding: Pesquisadores migraram para outros projetos 3. Superado por Novos Modelos: Arquitetura ficou obsoleta 4. Problemas de Licenciamento: Disputas jurídicas travaram desenvolvimento 5. Burnout da Comunidade: Mantenedores principais saíram


🪦 LISTA DOS MODELOS ABANDONADOS

ModeloDownloadsÚltima AtualizaçãoDias ParadoLicençaTarefa
sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2151,698,58506/03/2025280Apache 2.0sentence-similarity
Falconsai/nsfw_image_detection83,475,53006/04/2025249Apache 2.0image-classification
google/electra-base-discriminator66,225,02229/02/2024651Apache 2.0None
google-bert/bert-base-uncased59,962,44819/02/2024661Apache 2.0fill-mask
dima806/fairface_age_image_detection43,266,20915/12/2024361Apache 2.0image-classification
openai/clip-vit-base-patch3219,079,81129/02/2024651Unknownzero-shot-image-classification
pyannote/segmentation-3.017,612,49110/05/2024580MITvoice-activity-detection
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v216,659,00006/03/2025280Apache 2.0sentence-similarity
laion/clap-htsat-fused16,159,46628/03/2025258Apache 2.0feature-extraction
pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM15,900,26010/05/2024580CC-BYNone
pyannote/speaker-diarization-3.115,676,65710/05/2024580MITautomatic-speech-recognition
prajjwal1/bert-tiny15,495,82527/10/20211506MITNone
FacebookAI/roberta-large14,569,51719/02/2024661MITfill-mask
Bingsu/adetailer13,391,32321/11/2024385Apache 2.0None
colbert-ir/colbertv2.011,950,05005/04/2024615MITNone

📉 Estatísticas do Abandono:

  • Tempo médio sem atualização: 553 dias
  • Projeto mais antigo: 1506 dias sem update
  • Downloads totais desperdiçados: 561,122,194

🔍 Como Identificar Projetos em Risco

Sinais de Alerta (Red Flags):

1. Última atualização > 90 dias - Projetos ativos têm commits semanais/mensais

2. Issues abertas sem resposta - Verifique o GitHub do projeto - Issues antigas sem resposta = projeto abandonado

3. Forks mais ativos que o original - Comunidade migrou para um fork mantido

4. Documentação desatualizada - Links quebrados, dependências antigas

5. Dependências obsoletas - PyTorch < 2.0, TensorFlow < 2.x, Python < 3.8

✅ Sinais de Projeto Saudável:

  • ✅ Commits nos últimos 30 dias
  • ✅ Respostas a issues em < 7 dias
  • ✅ Releases versionadas (semantic versioning)
  • ✅ CI/CD configurado e passando
  • ✅ Múltiplos mantenedores ativos

🚀 Alternativas Recomendadas

Para cada modelo abandonado, sugerimos alternativas mantidas:

Outros

Modelos abandonados: 9 Alternativas ativas:
  • Busque por tag: sentence-similarity
  • Priorize modelos com lastModified < 30 dias

Visão

Modelos abandonados: 3 Alternativas ativas:
  • Busque por tag: image-classification
  • Priorize modelos com lastModified < 30 dias

Texto

Modelos abandonados: 2 Alternativas ativas:
  • Busque por tag: fill-mask
  • Priorize modelos com lastModified < 30 dias

Áudio

Modelos abandonados: 1 Alternativas ativas:
  • Busque por tag: automatic-speech-recognition
  • Priorize modelos com lastModified < 30 dias

🛡️ Como Proteger Seu Projeto

Estratégias de Mitigação:

1. Fork Imediato - Clone o repositório para sua organização - Mantenha uma cópia local dos pesos

2. Abstração de Interface ``python # Exemplo de abstração class ModelInterface: def predict(self, input): # Permite trocar modelo sem quebrar código pass ``

3. Monitoramento de Saúde - Configure alertas para últimas atualizações - Revise dependências trimestralmente

4. Plano B Documentado - Liste 2-3 alternativas viáveis - Documente processo de migração


📊 Análise de Tendências

Categorias Mais Afetadas:

  • Outros: 9 modelos (60.0%)
  • Visão: 3 modelos (20.0%)
  • Texto: 2 modelos (13.3%)
  • Áudio: 1 modelos (6.7%)

Lições Aprendidas:

1. Hype não garante manutenção de longo prazo 2. Projetos de pesquisa acadêmica têm maior risco de abandono 3. Modelos corporativos (OpenAI, Anthropic) têm suporte contínuo 4. Comunidade ativa > Downloads altos


Tags: projetos abandonados, manutenção de software, open source, sustentabilidade, dívida técnica, risco de dependência

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