Papers with Code morreu há quase um ano: como Hugging Face Trending Papers, CodeSOTA e Papers with Code 2 dividem o vácuo dos benchmarks de IA em 2026

Resumo: O Papers with Code, principal hub mundial de leaderboards de machine learning desde 2018, foi descontinuado pela Meta em 24 de julho de 2025 sem aviso prévio — apagando do ar mais de 9 mil benchmarks, 79 mil ligações entre papers e código e 5.628 datasets. Quase um ano depois, o ecossistema ainda procura um substituto definitivo: a Hugging Face Trending Papers, anunciada em parceria com a Meta no dia seguinte ao desligamento, ganhou tração com listas de papers em alta e ligação automática com repositórios no GitHub; em paralelo, projetos como o CodeSOTA e o Papers with Code 2 tentam reconstruir as leaderboards saturadas pela onda de modelos de fronteira de 2026. Para pesquisadores brasileiros que dependiam do site para comparar SOTA e descobrir implementações reprodutíveis, a fragmentação muda hábitos diários.

O que aconteceu — e por que ainda importa em 2026

O Papers with Code virou referência por uma proposta simples: agregar papers acadêmicos com seu código aberto, organizar resultados por tuplas Task → Dataset → Metric e expor leaderboards públicas. Era o lugar onde uma busca por “ImageNet” devolvia, na mesma página, o paper, o ranking de modelos e os links para o repositório oficial. A Meta, que adquiriu o projeto em 2019, anunciou o encerramento em 24 de julho de 2025 e migrou o domínio para um redirecionamento à Hugging Face Trending Papers.

Em volume: foram 9.327 leaderboards, 79.817 vínculos paper–código e 5.628 datasets deslocados do endereço canônico. Para áreas como visão computacional e NLP, onde a comparação SOTA é parte do método científico, a perda imediata foi a quebra de milhares de citações e links de papers já publicados.

Quem está tentando ocupar o espaço

Hugging Face Trending Papers

A solução oficial, anunciada por Julien Chaumond (Hugging Face) no dia 25 de julho de 2025, em parceria com a Meta e a equipe original do Papers with Code. A plataforma exibe papers em alta em tempo real e associa automaticamente repositórios no GitHub. Em junho de 2026, a lista mistura trabalhos como World Action Models e arquiteturas multi-agente recursivas, sinal de que o índice acompanhou a mudança de foco para agentes de IA.

O ponto fraco: a Trending Papers privilegia discoverability, não leaderboards organizadas por tarefa e dataset. Quem buscava o ranking de SOTA em uma métrica específica — o caso de uso clássico do Papers with Code — não encontra o equivalente direto.

CodeSOTA

É a aposta mais comercial. Manteve a lógica de leaderboards “vivos” e publicou em junho de 2026 atualizações para SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.1, ProgramBench, HLE, GPQA Diamond, AIME 2026 e MCP-Atlas — os benchmarks que viraram referência para agentes de IA, geração de código e raciocínio matemático. Em 23 de junho de 2026, atualizou o ranking de modelos de OCR.

Papers with Code 2

É um esforço comunitário que tenta resgatar o espírito original: catálogo cruzado de papers, código e benchmarks. Está em estágio inicial, com cobertura desigual entre subáreas, mas é a opção mais próxima do site original em estrutura.

Por que importa / status no Brasil

Universidades e laboratórios brasileiros — USP, Unicamp, UFMG, UFRGS, Cesar — usavam o Papers with Code para três coisas: justificar escolha de baseline em projetos, ensinar replicação em disciplinas de pós-graduação e monitorar SOTA em domínios como reconhecimento de fala em português e visão computacional aplicada à agricultura. A migração para múltiplas fontes aumenta o trabalho de quem prepara estados da arte, e pode atrasar trabalhos derivados.

Outro efeito prático: empresas que treinam modelos em PT-BR (CIIA, Maritalk, iniciativas universitárias) perderam o caminho rápido para encontrar implementações de referência para tarefas como NER, sumarização extrativa e QA — algo que era resolvido em minutos no site original.

Riscos e limitações da nova configuração

• Fragmentação. Ter três sucessores parciais força o pesquisador a triangular entre eles. Sem uma única “verdade” pública, cresce o risco de comparações enviesadas.
• Curadoria desigual. A Hugging Face vive de tendências; benchmarks pouco populares correm o risco de sumir do radar.
• Dependência comercial. O CodeSOTA é privado e pode mudar política de acesso, monetizar APIs ou desaparecer — riscos que o modelo wiki original mitigava.
• Saturação dos benchmarks. Em 2026, com SWE-Bench Verified rodando perto de 95%, leaderboards públicas são menos úteis para diferenciar modelos no topo. Isso vale para qualquer sucessor, mas amplifica a dor da transição.

Cenário para os próximos meses

O caminho mais provável é a Hugging Face manter a Trending Papers como porta de entrada e ampliar com leaderboards próprias. O CodeSOTA tende a se especializar em benchmarks de agentes e geração de código, onde a comparação ainda separa modelos. O Papers with Code 2 só sobreviverá se conseguir tração comunitária — o que historicamente exige um patrocinador institucional. A consolidação não deve acontecer em 2026; em 2027, é possível que dois desses sobrevivam.

Análise SWOT do novo cenário de benchmarks

O que muda para você

Se você publica em ML/NLP/CV, atualize as citações de papers que apontavam para URLs do antigo Papers with Code — muitas continuam acessíveis via Trending Papers, mas a URL muda. Para escolher baseline, comece pela Hugging Face Trending Papers; para comparar SOTA em benchmarks de agentes e código, vá ao CodeSOTA. Para reprodução acadêmica, prefira repositórios oficiais linkados no próprio paper no arXiv — eles continuam sendo a fonte mais estável.

Fonte original: Papers with Code (redireciona para Hugging Face Trending Papers).