Табличные данные2026
NVIDIA · США
Предобученная модель для таблиц: классификация и регрессия по примерам в контексте, отдельно обучать под задачу не нужно. Подаёте размеченные строки и строки, для которых нужен прогноз, и получаете вероятности классов.
- скоринг клиентов и заявок
- прогноз по таблице продаж или заказов
- выявление оттока по таблице клиентов
- Размеры
- размер на карточке не указан
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2026
Xiaomi · Китай
Маленькая модель для таблиц: берёт размеченные строки как контекст и за один проход предсказывает значения для новых строк, отдельно обучать под задачу не нужно. Два чекпоинта: классификация и регрессия.
- прогноз по таблице клиентов или заказов
- оценка стоимости или спроса по строкам продаж
- скоринг заявок без обучения отдельной модели
- Размеры
- около 70M
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2025–2026
Stable AI (Пекин, с Университетом Цинхуа) · Китай
Модель для таблиц, которая одна умеет классифицировать, прогнозировать числа и заполнять пропуски в данных. Лёгкая LimiX-2M работает на обычном компьютере.
- Заполнение пропусков в выгрузках из 1С и CRM
- Прогноз оттока и скоринг
- Классификация клиентов и товаров
- Размеры
- 2M – 16M и LimiX-2
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2025–2026
Amazon (команда AutoGluon) · США
Табличная модель Amazon, встроенная в AutoGluon: классификация и регрессия по примерам с коротким дообучением. Mitra-v2 держит больше строк и столбцов.
- Прогноз оттока и повторных покупок
- Скоринг заявок
- Прогноз суммы сделки или чека
- Размеры
- около 76M
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2025–2026
Layer 6 AI (TD Bank) · Канада
Табличная модель от ИИ-лаборатории канадского банка, обученная на реальных таблицах, а не только на синтетике. Версия 1.2 Turbo на порядки ускорила расчёт.
- Скоринг заявок и клиентов
- Прогноз оттока
- Классификация операций и клиентов
- Размеры
- около 60–80M
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2022–2026
Prior Labs (Университет Фрайбурга) · Германия
Готовая модель для таблиц: получает примеры строк и сразу предсказывает для новых, без долгого обучения и подбора настроек. Свободно для бизнеса только v2, новые версии некоммерческие.
- Прогноз оттока клиентов по выгрузке из CRM
- Скоринг заявок и лидов
- Классификация клиентов по данным из 1С
- Размеры
- от единиц до сотен миллионов параметров
- Железо
- от: Ноутбук
Финансы2024–2026
Лаборатория MaLA, Singapore Management University (совместно с University of Technology Sydney) · Сингапур
Предобученная модель для поиска аномальных узлов в графе связей: она размечает подозрительные вершины на новом графе без обучения на нём. Решение по спорной операции принимает человек, автоматическая блокировка без проверки недопустима.
- Поиск связанных между собой подозрительных счетов и контрагентов
- Подсветка нетипичных участников в графе платежей
- Проверка гипотез о кольцевых схемах и цепочках посредников
- Размеры
- файл весов около 1,5 МБ
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2026
LG AI Research · Южная Корея
Маленькая табличная модель LG: при 21M параметров почти догоняет лидеров по точности классификации и регрессии. Веса только для некоммерческого использования.
- Пилотные прогнозы оттока
- Проверка гипотез по скорингу
- Исследование клиентских данных
- Размеры
- около 21M
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2026
Google Research · США
Крупная табличная модель Google: классификация и регрессия по примерам без обучения, с числовыми и категориальными столбцами. Веса только для некоммерческого использования.
- Пилотное сравнение с текущими моделями скоринга
- Исследование данных о клиентах
- Проверка гипотез по оттоку
- Размеры
- около 1.6B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Табличные данные2025–2026
Lexsi Labs · Индия
Свежие открытые модели для табличных данных: предсказывают по нескольким примерам прямо в запросе, без обучения под конкретную задачу.
- Классификация и прогноз по таблицам без отдельного обучения
- Быстрая проверка моделей на новых наборах данных
- Оценка признаков в больших таблицах
- Размеры
- размер не указан в карточке
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данные2025–2026
Inria (команда Soda) · Франция
Открытая табличная модель от создателей scikit-learn: без обучения классифицирует и прогнозирует по примерам, тянет таблицы до сотен тысяч строк. Лицензия разрешает бизнес.
- Прогноз оттока клиентов
- Скоринг заявок и сделок
- Классификация клиентов по данным из 1С и CRM
- Размеры
- около 25–30M
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данныеGGUF2024–2025
Чжэцзянский университет · Китай
Семейство для работы с таблицами и базами: понимает структуру данных, пишет код разбора и отвечает на вопросы по выгрузкам.
- Ответы на вопросы по таблицам и выгрузкам
- Автоматический разбор данных с написанием кода
- Помощник в BI и внутренней отчётности
- Размеры
- 7B – 72B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Кибербезопасность2022–2025
NVIDIA · США
Открытый набор NVIDIA: граф операций по картам плюс классификатор, профиль обычного поведения пользователя, разбор логов и поиск первопричины. Решение по спорной операции принимает человек, автоматическая блокировка без проверки недопустима.
- Подсветка подозрительных операций по карте с учётом связей между участниками
- Отслеживание отклонений в поведении учётной записи от привычного
- Разбор журналов и поиск первопричины инцидента
- Размеры
- от нескольких мегабайт (модели на деревьях) до классификаторов на базе BERT
- Железо
- от: 1 видеокарта
Финансы2024
MIT и MIT-IBM Watson AI Lab · США
Модели для разметки подозрительных цепочек переводов: смотрят, кто отправил деньги в начале цепочки и кто получил их в конце. Решение по спорной операции принимает человек, автоматическая блокировка без проверки недопустима.
- Классификация цепочек переводов как обычных или требующих проверки
- Поиск новых подозрительных цепочек в большом потоке операций
- Подготовка материалов для службы комплаенса
- Размеры
- чекпойнты от 0,1 до 45 МБ
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данныеGGUF2024
RUCKBReasoning, Китайский народный университет · Китай
Модель под офисную работу с таблицами: по вопросу выдаёт либо готовый ответ, либо код для обработки данных в таблице или документе.
- Обработка таблиц из Excel и документов по текстовому заданию
- Генерация кода для пересчётов и выборок
- Ответы на вопросы по данным в отчётах
- Размеры
- 7B и 13B
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данныеНе развивается2024
ML Foundations · США
Базовая модель для предсказаний по таблицам: делает классификацию и прогноз по нескольким примерам, без отдельного обучения под задачу.
- Классификация записей в таблице по нескольким примерам
- Прогноз значения по строке данных
- Быстрая проверка гипотез на новых наборах данных
- Размеры
- 8B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Табличные данныеНе развивается2023
OSU NLP Group, Университет штата Огайо · США
Универсальная модель по таблицам: заполнение пропусков, поиск строк, сопоставление колонок и ответы на вопросы по данным.
- Ответы на вопросы по таблицам из документов
- Сопоставление колонок разных таблиц
- Поиск и дополнение записей в справочниках
- Размеры
- 7B
- Железо
- от: Ноутбук
