LimiX-2 是一套由稳准智能联合清华大学计算机系发布的结构化数据基础模型系统。模型参数规模提升至 400M，在 TabArena、BCCO、TALENT 三项国际评测中总体 Elo 分数达到 1935、1432 和 1506，均位列第一，超过 Google、SAP、Amazon 等国际厂商同类模型。最后更新 2026 年 9 月，模型沿上下文机制网络等三条技术路线完成升级。
核心要点
- 参数规模提升至 400M，沿 Scaling Law 进一步扩展模型容量
- 上下文机制网络 CMNs 将建模重点转向变量之间的相互关联
- 自动化合成数据生成引擎覆盖线性、非线性、交互、周期等分布
- 上下文条件掩码建模 CCMM 支持跨变量跨样本监督
- 因果发现在 Sachs、UF、Causal Chamber 数据集显著领先传统方法
产品详情
模型架构
LimiX-2 采用单元格级 Cell-Level 建模，保留列身份、具体取值和缺失状态，支持跨变量跨样本信息交互。
分类、回归、缺失值填补等任务被统一为对同一数据模型的不同查询，版本号 v2.0.0，最后更新 2026 年 9 月。
联合研发由清华大学计算机系崔鹏教授主导，作者团队提出从目标预测走向结构发现的新范式。更新日志显示能力全面升级。
与竞品对比
对比 Google 和 SAP、Amazon 的同类表格基础模型，区别在于 LimiX-2 以联合依赖建模为核心，面向结构发现。
| 模型 | 参数规模 | TabArena Elo | 许可证 |
|---|---|---|---|
| LimiX-2 | 400M | 1935 | 未采用 MIT 或 Apache 协议 |
| Google 同类 | 未公开 | 低于 1935 | 闭源 |
| SAP 同类 | 未公开 | 低于 1935 | 闭源 |
| Amazon 同类 | 未公开 | 低于 1935 | 闭源 |
常见问题
问. LimiX-2 是什么
LimiX-2 是一套结构化数据基础模型系统，用于分类、回归、缺失值填补与因果发现等任务。
问. 如何使用 LimiX-2
通过单元格级建模接口输入结构化数据，模型输出预测结果与变量依赖关系。
问. 对比 OpenAI GPT 和 LimiX-2 有什么区别
GPT 是语言模型，LimiX-2 专注结构化表格数据，建模变量之间的依赖关系。
问. LimiX-2 的价格和获取方式
模型面向企业合作，具体定价需联系稳准智能咨询。
本文来源，稳准智能官方发布《清华稳准智能联合发布LimiX-2，结构化数据基础模型登顶国际评测榜单》https://www.leiphone.com/news/202609/HQ8yti3MYREtevrN.html