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Nori

Synthefy

**Nori** is a tabular foundation model for **regression** via in-context learning (ICL). Given a few labeled rows as context, it predicts on new query rows in a **single forward pass**, with no task-specific training or fine-tuning. The model is trained **entirely on synthetic data**. - **Documentation:** https://docs.synthefy.com/nori/ - **Repository:** https://github.com/Synthefy/synthefy-nori - **Library:** `pip install synthefy-nori` - **Checkpoint:** `nori.pt` (this repo) - **Parameters:** ~5.9M - **License:** Apache-2.0 Mean and median R² of the base model across 96 regression tasks from three public benchmark suites (single H200, up to 50K context rows per dataset):

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Nori-100M

Synthefy

**Nori-100M** is the ~98.3M-parameter variant of Nori, a tabular foundation model for **regression** via in-context learning (ICL). Given a few labeled rows as context, it predicts on new query rows in a **single forward pass**, with no task-specific training or fine-tuning. The model is trained **entirely on synthetic data**. - **Documentation:** https://docs.synthefy.com/nori/ - **Repository:** https://github.com/Synthefy/synthefy-nori - **Library:** `pip install synthefy-nori` - **Checkpoint:** `nori.pt` (this repo) - **Parameters:** ~98.3M (98,304,698) - **Architecture:** 42 layers, embed_dim 352, hid_dim 1056, 8 heads - **License:** Apache-2.0 It uses a GPU when one is available and falls back to CPU. A one-shot helper skips the object entirely:

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Nori-30M

Synthefy

**Nori-30M** is the ~29.2M-parameter variant of Nori, a tabular foundation model for **regression** via in-context learning (ICL). Given a few labeled rows as context, it predicts on new query rows in a **single forward pass**, with no task-specific training or fine-tuning. The model is trained **entirely on synthetic data**. - **Documentation:** https://docs.synthefy.com/nori/ - **Repository:** https://github.com/Synthefy/synthefy-nori - **Library:** `pip install synthefy-nori` - **Checkpoint:** `nori.pt` (this repo) - **Parameters:** ~29.2M - **License:** Apache-2.0 Mean and median R² across 96 regression tasks from three public benchmark suites, on the same protocol as the base Nori:

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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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