TabPFN-3 byl vydán 12. května 2026 . Podporuje datasety s až 1 milionem řádků a 200 příznaky, včetně nativní podpory textových příznaků v API
. API varianta TabPFN-3-Plus (Thinking) zavádí škálování výpočtů při inferenci (test-time compute) – věnuje více času fázi fitování a dosahuje tak výrazně vyšší přesnosti
. Na benchmarku TabArena překonává TabPFN-3-Plus (Thinking) všechny modely mimo rodinu TabPFN o více než 200 Elo a překonává AutoGluon 1.5 extreme, přičemž je 10× rychlejší
. Samotný TabPFN-3 zůstává open-source
.
Philipp Herzig, CTO SAP, uvedl, že SAP si brzy uvědomil, že největší nevyužitá příležitost v podnikové AI nespočívá ve velkých jazykových modelech (LLM), ale v AI navržené pro strukturovaná obchodní data. Prohlásil: „Spojení jejich špičkové modelové práce s podnikovými daty a dosahem na zákazníky je způsob, jakým hodláme této kategorii globálně dominovat.“
Frank Hutter, CEO Prior Labs, řekl: „Vstup do rodiny SAP nám poskytuje zdroje, datové prostředí a dosah na zákazníky, abychom tuto kategorii posunuli na její plný potenciál.“ V příspěvku na LinkedIn po uzavření obchodu dodal: „Stejný tým, stejné kanceláře, stejné poslání, otevřené modely, podpořeno 1 miliardou eur+. Co se mění? Měřítko a horizont plánování. SAP je perfektní partner s obrovským objemem tabulkových dat a distribucí.“
Spojený subjekt plánuje věnovat se špičkovému výzkumu v oblastech podnikové AI, vědeckého objevování, kauzality, relačních dat a agentních systémů – posun od korelace k příčinné souvislosti a umožnění agentní AI, která rozumí tabulkám, jazyku a obrázkům, aby mohla uvažovat a dynamicky se přizpůsobovat . SAP také nastínil ambiciózní cíle v oblasti lékařských dat a materiálových věd s aplikacemi již demonstrovanými v onkologické diagnostice, klinickém rozhodování a výzkumu bateriových materiálů
.