# NVIDIA Kumo Tabular, Hugging Face에 공개…3가지 크기

> 표 형식 데이터용 오픈 파운데이션 모델 Kumo Tabular가 Hugging Face에 공개됐다. 매개변수 수에 따라 Small·Medium·Large 버전(2,800만~2억1,500만 개)으로 제공되며, 주요 벤치마크 4개에서 1위를 차지했다.

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

NVIDIA가 Kumo Tabular를 Hugging Face에 공개했다. 이 모델은 별도의 학습이나 특성 엔지니어링 없이 라벨이 지정된 표를 바탕으로 새 행의 라벨을 예측한다. Small(매개변수 약 2,800만 개), Medium(약 7,100만 개), Large(약 2억1,500만 개) 등 세 가지 크기로 제공된다. TabArena 순위표에서는 Elo 점수 1950으로 선두를 차지했으며, RTX 6000 Pro GPU 한 대에서 평가했을 때 이전 최고 모델인 LimiX-2보다 약 17% 빠르게 실행된다. 같은 모델은 BeyondArena, TALENT, ScoringBench에서도 1위를 기록했다.

## 팩트

- 모델은 매개변수 수에 따라 3가지 크기(2,800만 개, 7,100만 개, 2억1,500만 개)로 제공된다(Hugging Face 블로그, 2026년 9월 29일).
- TabArena에서 Elo 1950점을 기록했으며, RTX 6000 Pro에서 LimiX-2보다 17% 빠르다(같은 출처).

## 왜 중요한가

기업은 맞춤형 표 데이터 처리 파이프라인을 사전 학습 모델 하나로 대체해 더 높은 정확도와 빠른 실행 속도를 얻을 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

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

최종 업데이트: 2026-09-29