NVIDIA Kumo Tabular는 라벨이 있는 표 행을 문맥으로 받아 새 행을 분류하거나 수치를 예측하는 공개 모델이다. 인공 표 데이터만으로 사전학습했으며 2800만~2억1500만 매개변수의 세 크기와 실행 라이브러리를 제공한다. 숫자와 범주형 열을 기본으로 다루고 다른 데이터는 특징 변환이 필요하다. 업체는 여러 평가에서 높은 정확도와 효율을 보고하지만 학습 범위를 크게 벗어난 표나 다른 분포에서는 품질이 낮아질 수 있다고 밝힌다. 별도 튜닝이 불필요하다는 설명을 검증 데이터나 개인정보 관리까지 불필요하다는 뜻으로 받아들여서는 안 된다.