清华稳准智能发布LimiX-2，领跑结构化数据大模型新赛道

9月16日，全球结构化数据基础模型竞争迎来关键节点。德国软件巨头SAP与中国团队稳准智能相继发布新一代模型TabPFN-3.5与LimiX-2。其中，由清华大学计算机系崔鹏教授团队与稳准智能联合研发的LimiX-2，在TabArena、TALENT等国际主流评测基准中登顶，标志着中国在结构化数据大模型（Large Data Model, LDM）领域取得突破性进展。

随着Amazon、Google、SAP等科技巨头纷纷入局，结构化数据基础模型赛道热度骤升，版本迭代周期已从一年压缩至四个月。这一趋势背后，是业界对通用大语言模型（LLM）能力边界的重新审视。尽管LLM在文本生成与信息检索上表现卓越，但在处理工厂设备监测、工艺参数优化等深层产业逻辑时，往往因缺乏对结构化数据因果关系的理解而显得力不从心。正如稳准智能联合创始人兼CTO张兴璇所言，大量决定生产决策的规律沉淀在企业内部的表格与数据库中，而非互联网文本里，AI要深入核心业务，必须直接“读懂”这些数据。

LDM正是为解决这一痛点而生。与传统专用模型不同，LDM将“从数据中寻找可复用关系”的能力预训练进统一模型，能够高效处理表格、时序、图谱等结构化变量。面对陌生数据，它无需重新训练即可快速完成故障判断、销量预测等任务，为传统产业盘活沉睡数据资产提供了新路径。

在应用层面，稳准智能探索出了一条“产业需求反哺模型研发”的中国道路。以中国钢研科技集团为例，LimiX通过分析历史样本，从30个特种钢工艺参数中精准锁定5个关键因果因子，使研发成本降低70%以上，其因果性评分远超传统相关性方法。目前，LimiX已完成800余个场景的通用性验证，并在电力、钢铁、石化等60多个真实场景中部署，七成以上任务表现优于原有专用模型。

这一技术突破与国家推动传统产业智能化转型的政策导向高度契合。工信部启动的“工业数据筑基行动”明确提出，要突破工业数据采集与使用瓶颈，推动行业大模型落地。从模型评测领先到规模化产业应用，中国LDM团队正通过构建“数据—模型—场景—反馈”的产业闭环，助力制造业从数字化迈向智能化，为先进制造业高质量发展注入新的数字动能。

编辑：申悦佳

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