NVIDIA 开源 Kumo Tabular：无需训练的表格预测基础模型

先了解这件事

NVIDIA 发布开放的表格基础模型 Kumo Tabular，可对表格做分类和回归预测，一次前向传播完成，无需训练、调参或特征工程。模型有 28M 到 215M 参数三种规模，在 OpenMDW-1.1 许可下允许商用。

表格预测（流失、违约、需求、价格）通常要为每个数据集单独建模；Kumo Tabular 把它变成对预训练模型的一次调用，权重放在 Hugging Face，代码放在 GitHub。

数据科学和后端团队可以直接用它做基线，比较现有梯度提升方案。榜单成绩和 17 倍速度都是 NVIDIA 自己的评测，请用自己的数据验证。

拿来做什么：客户记录、交易、传感器日志、理赔和订单等表格数据上的分类与回归预测。

注意：TabArena 第一（ELO 1950）和比 LimiX-2 快 17 倍是 NVIDIA 在统一单卡设置下的自评结果，没有独立复现。事件时间按文章日期处理。

事实核查

已核实NVIDIA 称 Kumo Tabular 是用于表格分类和回归的开放基础模型，一次前向传播即可从表格预测标签，无需训练、调参或特征工程依据

已核实模型有三种规模（28M 到 215M 参数），在 OpenMDW-1.1 许可下发布，允许商用；代码在 GitHub，权重在 Hugging Face 的 nvidia/Kumo-Tabular依据

已核实NVIDIA 称在统一的单块 RTX 6000 Pro 评测设置下，Kumo Tabular 在 TabArena 总排名第一（ELO 1950），运行速度是 LimiX-2 的 17 倍NVIDIA 自己的评测，没有独立复现。依据

已核实文章标注的日期是 2026 年 9 月 29 日；本站只按日期使用依据