Fundamental’s NEXUS Large Tabular Model joins SageMaker JumpStart

•Fundamental AI 於 2026 年 2 月從隱身模式中脫穎而出，獲得 2.55 億美元的種子輪和 A 輪融資，公司估值達到 12 億美元，這筆資金將用於擴展運算基礎設施、擴大企業部署並發展其研究、工程和市場推廣團隊。
•NEXUS 是一個大型表格模型 (LTM)，專為結構化企業數據設計，與大型語言模型 (LLM) 不同，後者在處理非序列、非線性的表格關係時會遇到困難。
•該模型利用 Amazon SageMaker HyperPod 在數十億個表格數據集上進行訓練，使其能夠理解複雜的模式，而無需大量手動特徵工程或客製化模型設計。
•Fundamental 聲稱 NEXUS 可以取代傳統的預測分析，為需求預測、詐欺檢測和預測性維護等應用場景提供顯著更準確的預測和更快的價值實現時間。
•Fundamental 已與財富 100 強公司簽訂了多份七位數合約，將 NEXUS 用於客戶流失預測等任務。

📊 競品分析▸ Show

特性/功能	Fundamental NEXUS	PriorLabs TabPFN	Kumo.ai KumoRFM
模型類型	大型表格模型 (LTM)	表格基礎模型 (TFM)	關係型基礎模型 (RFM)
架構	非 Transformer 深度學習架構	基於 Transformer 的預擬合網路	圖神經網路 (處理關係型數據)
數據處理	單一扁平表格	單一扁平表格	原生處理多個連接的關係型表格
訓練數據	數十億真實世界表格數據集	1.3 億個合成數據集	(未明確說明，但專為企業關係型數據設計)
特徵工程	聲稱無需大量手動特徵工程	聲稱無需大量手動特徵工程	聲稱零特徵工程
基準測試	截至 2026 年初，無已發布的第三方基準測試	TabArena 排名第一，Nature 雜誌發表	在 RelBench 和 SAP SALT 基準測試中優於 LightGBM 和 LLM 基線
定價	(未公開)	開源 (最高 5 萬行)，企業版 (最高 1000 萬行)	(未公開)
主要優勢	針對非序列、非線性表格數據優化；確定性輸出	在中小型數據集上表現出色，速度快	原生處理多表格關係型數據，保留深層關係
限制	僅限於單一扁平表格，無已發布的基準測試	僅限於單一扁平表格，企業版有行數限制	(未明確說明)

NEXUS 整合到 SageMaker JumpStart 將加速企業對專業表格基礎模型的採用。

透過廣泛使用的 AWS 服務簡化部署和推論，更多企業可以輕鬆試驗並將 LTM 整合到其現有工作流程中，從而降低了高級表格 AI 的進入門檻。

NEXUS 等 LTM 的興起將顯著減少表格數據任務中對手動特徵工程和模型調優的數據科學家的需求。

NEXUS 能夠自動從原始表格數據中學習模式並以最少的配置提供準確的預測，從而簡化了機器學習流程，使現有團隊能夠更高效地處理更多用例。

對表格數據專用基礎模型的關注將推動處理複雜多表格關係型數據的進一步創新。

儘管 NEXUS 目前在單一扁平表格上運行，但其成功突顯了領域特定基礎模型的價值，這可能會刺激開發更複雜的 LTM，使其能夠原生處理關係型數據庫。

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Amazon SageMaker JumpStart 正式推出

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Fundamental 的 NEXUS 大型表格模型現已登陸 Amazon SageMaker JumpStart

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