Nums AI выкатила Causilo — табличную фундаментальную модель с in-context learning. Elo 1792.9 на TabArena, лучший результат среди одиночных моделей и третье место с учётом системных ансамблей из 88 участников. Цифры. Causilo лидирует и на отдельных типах задач: 1771.8 Elo на классификации против 1758.8 у EXAONE Tabular, 2032.6 на регрессии против 1992.8 у TabFM. Замеры на 51 датасете TabArena (816 фулл-сплитов) и 101 датасете ScoringBench. Скорость приемлемая: 2.5 секунды на обучение и 0.25 секунды на предикт для 1k строк, 8.15 ГБ видеопамяти. Доступность. Код под Apache-2.0, предобученные веса на Hugging Face, scikit-learn интерфейс. Из коробки восемь ансамблевых моделей — можно использовать как есть или дообучить. Поддержка CUDA и CPU, без ограничений для research. Доверительные интервалы Elo в верхней части перекрываются — отрыв от TabFM и EXAONE Tabular небольшой, и статистическая значимость лидерства не абсолютная. Что это значит: открытая табличная модель, которая держится наравне с коммерческими решениями и удобно встраивается в Python-пайплайны через привычный интерфейс.