# إطلاق NVIDIA Kumo Tabular على Hugging Face بثلاثة أحجام

> يتوفر الآن النموذج التأسيسي المفتوح للبيانات الجدولية على Hugging Face بثلاثة أحجام: Small وMedium وLarge (من 28 إلى 215 مليون مُعلمة)، ويتصدر أربعة اختبارات معيارية رئيسية.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/ar/nvidia-kumo-tabular-released-on-hugging-face-with-three-model-sizes

نشرت NVIDIA نموذج Kumo Tabular على Hugging Face. ويتنبأ النموذج بتصنيفات الصفوف الجديدة مباشرةً انطلاقًا من جدول مُصنّف، من دون تدريب أو هندسة للميزات. ويتوفر بثلاثة أحجام: Small (نحو 28 مليون مُعلمة)، وMedium (نحو 71 مليونًا)، وLarge (نحو 215 مليونًا). ويتصدر قائمة TabArena بتقييم Elo يبلغ 1950، ويعمل أسرع بنحو 17٪ من النموذج الأفضل السابق LimiX‑2 عند اختباره على وحدة معالجة رسومات واحدة من طراز RTX 6000 Pro. كما تتصدر النماذج نفسها تصنيفات BeyondArena وTALENT وScoringBench.

## الحقائق

- ثلاثة أحجام للنموذج: 28 و71 و215 مليون مُعلمة (مدونة Hugging Face، 29 سبتمبر 2026)
- تقييم Elo يبلغ 1950 على TabArena؛ وأسرع بنسبة 17٪ من LimiX‑2 على RTX 6000 Pro (المصدر نفسه)

## لماذا يهم

يتيح للشركات استبدال مسارات العمل المخصصة للبيانات الجدولية بنموذج واحد مُدرّب مسبقًا، أكثر دقة وأسرع في التشغيل.

## المصادر والمراجع

1. [NVIDIA Kumo Tabular Sets a New Accuracy-Efficiency Frontier for Tabular Prediction](https://huggingface.co/blog/nvidia/kumo-tabular) – Hugging Face, 2026-09-29

آخر تحديث: 2026-09-29