Исследователи опубликовали Mitra-v2 — табличную фундаментальную модель с 77 млн параметров, которая догоняет индустриальную TabFM (1,6 млрд) при 5% от её размера. Главное: • 77M параметров — в 20 раз меньше TabFM • предобучение на синтетических данных • 300+ реальных датасетов в бенчмарках TabArena и TALENT • обучалась на задачах до 10 классов, но лидирует и при >10 Авторы не раскрыли стоимость обучения, состав синтетических данных и детали архитектуры 2D Transformer. Что это значит: frontier-производительность в табличных задачах перестаёт быть привилегией больших моделей — результат сопоставим, а инференс дешевле на порядки.