Prior Labs 发布 TabPFN-3.5，支持百万行数据登顶表格基准
Prior Labs 于 9 月 15-16 日正式发布新一代表格基础模型 TabPFN-3.5，将可处理的数据规模从此前表格基础模型约 1 千行的量级提升到超过 100 万行、最多 2 万列特征，且无需任何领域特定训练。据 Prior Labs 员工 tuanacelik 与联合创始人 FrankRHutter 介绍，新版本在 TabArena 与 BeyondArena 两大榜单全部登顶，在百万行设置下达到 SOTA；开箱未调参即在历史悠久的 Kaggle Otto 分类竞赛榜单取得 rank 1，转发者 innixma 认为这比报告里的任何基准结果都更令人印象深刻，说明数据中仍有可挖掘的信号。
已确认
- 发布包含多个版本，其中有 TabPFN-3.5-Fast 变体，推理速度宣称最快提升 6 倍
- 新版本突破 iid 假设，支持时序数据、分组数据、表格中的字符串/文本列、宽表与高基数类别特征
- 单一模型同时覆盖分类与回归，并提供较强的不确定性校准
- 在 TabArena、BeyondArena 等主要表格基准上全部登顶，Kaggle Otto 榜单开箱 rank 1
为什么重要
- 表格数据是工业界最常见的数据形态，此前表格基础模型仅能处理小数据集，实用性受限；TabPFN-3.5 将覆盖范围扩展到百万行级别与复杂数据形态（时序、分组、文本列），显著拉近了「免训练基础模型」与真实工业场景的距离
- 无需调参即在经典 Kaggle 竞赛登顶，展示了预训练基础模型对传统特征工程与调优流程的潜在替代价值
2026-09-15 ~ 2026-09-16 · 5 条相关
一手来源
- Prior Labs 发布 TabPFN-3.5:登顶两大榜单的表格基础模型,支持百万行数据 — tuanacelik ·
- Prior Labs 发布表格基础模型 TabPFN-3.5，可处理百万行数据登顶基准 — tuanacelik ·
- TabPFN-3.5 发布：支持时序与分组数据，推理最快提速 6 倍 — FrankRHutter ·
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- 【源头】Prior Labs 发布 TabPFN-3.5:登顶两大榜单的表格基础模型,支持百万行数据 — tuanacelik · 2026-09-16
- TabPFN-3.5 发布：横扫 TabArena 等全部表格基准 — ph_singer · 2026-09-16
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