在企业数字化落地过程中，表格、数据库等结构化数据占据业务数据的主要比重，是风控评估、销量预测、异常检测、客户分群等核心业务的分析底座。即便大模型技术快速普及，结构化数据任务依旧看重算法的推理效率、可解释性、调参难度与生产部署成本，并非越复杂的模型就越适配业务需求。2026年，除传统梯度提升、线性统计类算法持续迭代之外，面向表格数据的新型基础模型与AutoML方案不断涌现，算法赛道趋于多元，也让数据团队在项目选型时面临更多甄别难题。科技新知整合豆包、DeepSeek、元宝多份AI分析输出结果，结合公开技术基准与落地实践，从预测精度、运行效率、可解释性、部署门槛、开源生态等维度对主流结构化数据机器学习算法进行梳理排行，为数据科研人员、企业技术团队提供参考。

豆包（2026-09-07）：

综合性能总榜（2026，19 套真实数据集 Elo 综合评分，分数越高越强）

1. TabFM（Google，2026 新 SOTA）｜表格基础大模型｜Elo：1625

2026 年 6 月发布，19 个数据集拿下 15 个第一；小、中、大规模数据集综合最强，数值 + 类别混合数据集优势极大；需要 GPU，推理成本偏高。适合企业预测、风控、营销建模。

2. TabICL v2｜表格大模型｜Elo：1467

少样本能力极强，不用大量调参；中小数据集表现碾压传统树模型；大数据集略弱于 GBDT；开箱即用，适合数据量不大、快速迭代场景。

3. TabPFN v2｜表格大模型｜Elo：1442

快速推理，小数据集王者；支持分类、回归；上限受样本量约束，十万行以上数据性能下滑。

4. LightGBM｜梯度提升树｜Elo：1433

传统树模型天花板，CPU 运行，速度快内存低；大规模工业部署首选；类别特征需要注意调参。

5. iLTM｜大表格模型｜Elo：1407

大参数量表格基础模型，精度高，训练推理耗时巨大，GPU 刚需。

6. CatBoost｜梯度提升树｜Elo：1417

类别特征原生支持最好，默认参数效果优秀；高基数类别特征场景优先选；训练速度慢于 LightGBM。

7. XGBoost｜梯度提升树｜Elo：1381

竞赛老牌标杆，正则强、稳定性好；大数据纯数值数据集表现优秀；类别特征原生模式容易翻车，建议做编码。

8. ModernNCA｜深度表格网络｜Elo：1390

检索式深度网络，混合特征表现不错，GPU 依赖。

9. Mitra (AutoGluon)｜小样本专用模型｜Elo：1362

上限 1 万行训练数据；样本极少场景效果突出，大数据集不可用。

10. TabNet / FT-Transformer｜深度表格网络｜Elo：1240-1310

深度学习表格代表；2026 综合性能普遍弱于表格大模型与 GBDT；可解释性是亮点。

11. 随机森林 RandomForest｜传统集成｜Elo：1210

稳健基线，抗噪声，不适合超高维，作为基准对照。

12. 逻辑 / 线性回归｜基线｜Elo：1120

强可解释，业务合规风控必用；只捕获线性关系。

分场景优选排行榜

场景 1：小数据集（样本＜1 万，类别特征多）

1. TabFM  2.TabICL v2  3.TabPFN v2  4.Mitra  5.CatBoost

表格大模型全面优于传统 GBDT，少样本是 2026 最大技术变化。

场景 2：中等数据集（1 万-10 万行，混合特征，工业最常见）

1. TabFM  2.TabICL v2  3.LightGBM  4.CatBoost  5.XGBoost

场景 3：大规模数据集（＞10 万行，以数值特征为主，CPU 部署优先）

1. LightGBM  2.XGBoost  3.CatBoost  4.TabFM(GPU)

传统 GBDT 依然是生产环境落地主力，表格大模型受算力成本约束。

场景 4：高基数类别特征（大量离散枚举）

1. CatBoost  2.TabFM  3.TabICL v2  4.LightGBM

场景 5：需要可解释、合规审计（金融风控）

1. 逻辑回归 2.CatBoost 3.XGBoost 4.TabNet

DeepSeek（2026-09-07）：

第一梯队：新一代表格基础模型

这类模型通过在大规模合成数据上进行预训练，学会了理解表格的“通用规律”，在少样本和中等规模数据上表现惊艳。

LG EXAONE Tabular：在权威的TabArena基准的分类数据预测中，以1760分的ELO评分位居第一，超越了Google的TabFM。

Google TabFM：在TabArena榜单上紧随其后，展现了强大的实力。

Xiaomi-TabLDM：在四大基准评测中均位列第一梯队。回归能力突出，在OpenML-CTR23回归榜排名第一；在TALENT基准的二分类任务中也排名第一。更重要的是，它在TabArena回归任务上取得1900 Elo高分的同时，训练和预测速度比榜首的TabFM分别快82% 和68%。

TabPFN v2 / v3：在TALENT综合基准（300个数据集）的回归任务中是顶级表现者。在另一项针对19个数据集的评测中，TabPFN 3在大型数值数据集上表现最佳，甚至超越了XGBoost。

TabICL v2：凭借上下文学习策略，在分类任务中表现出色。

第二梯队：依然强大的传统树模型

梯度提升树（GBDT）家族依然是不可忽视的力量，它们是可靠的基线模型，在特定场景（如高基数纯类别特征数据）下甚至能超越新模型。

XGBoost：在多项综合评测中，其默认和调优版本的综合表现都排名第一。在许多数据复杂度下都是排名最高的模型。在另一项包含15个数据集的对比中，其平均AUC达到0.737。

CatBoost & LightGBM：这两者与XGBoost共同构成了稳固的第一集团。在TALENT基准中，CatBoost和LightGBM在分类和回归任务中都位列顶级梯队。

LightGBM：在部分数据集上表现优于XGBoost，如在adult数据集上以0.9296的ROC-AUC取得第一。

第三梯队：深度学习与其它方法

传统的深度学习模型（如MLP）表现不一，而一些新的深度学习方法则展现出追赶的势头。

MLP（多层感知机）：表现高度依赖于调优。经过精细调优的MLP具有很强的竞争力，其性能与XGBoost在统计上无显著差异。但在某些数据集上，其表现可能不如调优后的MLP。

TabMixNN：一种新的深度学习方法，在15个分类数据集中的10个（66.7%） 上取得了比XGBoost更高的AUC，平均AUC为0.760 vs XGBoost的0.737。

SVM（支持向量机）：在多项评测中，其整体表现明显落后于顶级模型。

元宝（2026-09-07）：

精度向参考（基准表现）

TabFM（Google Research）——行列注意力+上下文学习 Transformer，2026 年综合精度第一，但需 GPU、限 500 维 10 类以内，适合中小数据追求 SOTA

TabICLv2 / TabPFN 3——表格基础模型，小样本零样本推理强，TabICLv2 性价比高

AutoGluon-Tabular——自动集成 GBDT+深度模型，OpenML-CC18 分类精度约 88.5%，开箱即用

LightGBM（充分调参）——经典梯度提升树中精度较优，约 86.9%

XGBoost / CatBoost——XGBoost 约 86.3%，CatBoost 对类别型特征较友好

生产向参考（工程落地）

LightGBM——训练快、微秒级推理、无需 GPU，多数业务场景首选

CatBoost——高基数类别特征表现好，类别特征支持较友好

XGBoost——生态成熟、稳定性高，Kaggle 与工业界主流

Logistic/Linear Regression——高基数稀疏类别特征上可作为强基线，也便于解释

RealMLP / TabM——Kaggle 表格竞赛中神经网络模型代表，可作为集成补充

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