Табличные данные
TabFM
Крупная табличная модель Google: классификация и регрессия по примерам без обучения, с числовыми и категориальными столбцами. Веса только для некоммерческого использования.
- Разработчик
- Google Research, США
- Первый выпуск
- июн 2026
- Последний выпуск
- июн 2026
- Размеры
- около 1.6B
- Лицензия
- Только некоммерческоеНекоммерческая лицензия TabFM
Какие задачи решает
- Пилотное сравнение с текущими моделями скоринга
- Исследование данных о клиентах
- Проверка гипотез по оттоку
Где применяется
R&D и аналитикаФинансыПродажи и CRM
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
нет версий1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходитКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версийВерсии
- TabFM 1.0.0
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Похожие модели
Табличные данныеTabPFNPrior Labs (Университет Фрайбурга) · ГерманияКоммерция с условиями
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.
ПодробнееТабличные данныеTabICLInria (команда Soda) · ФранцияМожно в коммерциюОткрытая табличная модель от создателей scikit-learn: без обучения классифицирует и прогнозирует по примерам, тянет таблицы до сотен тысяч строк. Лицензия разрешает бизнес.
ПодробнееТабличные данныеEXAONE TabularLG AI Research · Южная КореяТолько некоммерческоеМаленькая табличная модель LG: при 21M параметров почти догоняет лидеров по точности классификации и регрессии. Веса только для некоммерческого использования.
Подробнее