TabPFN-3 dirilis pada 12 Mei 2026 . Model ini mendukung kumpulan data hingga 1 juta baris dan 200 fitur, dengan dukungan fitur teks asli pada API
. Penawaran API-nya, yaitu TabPFN-3-Plus (Thinking), memperkenalkan inference-time compute scaling (atau test-time compute)—yang menghabiskan lebih banyak waktu selama proses fitting untuk menghasilkan akurasi yang jauh lebih tinggi
. Pada tolok ukur TabArena, TabPFN-3-Plus (Thinking) mengalahkan semua model non-TabPFN dengan selisih lebih dari 200 Elo, dan mengungguli AutoGluon 1.5 extreme meskipun 10× lebih cepat
. TabPFN-3 sendiri tetap dirilis sebagai perangkat lunak sumber terbuka (open-source)
.
Philipp Herzig, CTO SAP, menyatakan bahwa SAP sejak awal menyadari peluang terbesar yang belum tergarap di AI perusahaan bukanlah LLM, melainkan AI yang dibangun khusus untuk data bisnis terstruktur. Ia berkata: "Menggabungkan pekerjaan model frontier mereka dengan data perusahaan dan jangkauan pelanggan adalah cara kami untuk memimpin kategori ini secara global" .
Frank Hutter, CEO Prior Labs, mengatakan: "Bergabung dengan keluarga SAP memberi kami sumber daya, lingkungan data, dan jangkauan pelanggan untuk membawa kategori ini mencapai potensi penuhnya" . Dalam sebuah unggahan di LinkedIn setelah akuisisi selesai, ia menambahkan: "Tim yang sama, kantor yang sama, misi yang sama, model terbuka, didukung oleh €1Miliar+. Apa yang berubah? Skala dan cakrawala perencanaannya. SAP adalah mitra yang sempurna, dengan skala data tabular dan distribusi yang sangat besar"
.
Entitas gabungan ini berencana untuk mengejar riset frontier di bidang AI perusahaan, penemuan ilmiah, kausalitas, data relasional, dan sistem agen—bergerak melampaui korelasi menuju kausalitas, serta memungkinkan AI agen yang memahami tabel, bahasa, dan gambar untuk bernalar dan beradaptasi secara dinamis . SAP juga menyoroti ambisi besar (moonshots) di bidang data medis dan ilmu material, dengan aplikasi yang sudah terbukti dalam diagnosis onkologi, pengambilan keputusan klinis, dan riset material baterai
.