新模型發佈 · 2026/10/14 於 Hugging Face 發布
Timestral-209Mmistralai
其他210M32.768M 上下文other
Mistral AI 發布 Timestral-209M，這是 Timestral 時間序列基礎模型家族中最大的 209M 參數版本。該模型採用 patch-based transformer 架構，支援單變量與多變量預測，可處理高達 32,768 個歷史時間步，並在一次前向傳播中預測最多 1,024 步。它提供 21 個分位數的機率性預測，適用於零樣本時間序列預測任務。授權為 Modified MIT，程式碼已開源於 GitHub。
重點
- 209M 參數，patch-based transformer 架構
- 支援 32,768 時間步上下文與 1,024 步預測
- 輸出 21 個分位數的機率性預測
- GIFT-Eval MASE 分數 0.658，領先同級模型
- Modified MIT 授權，提供 PyTorch 實作
模型卡自報分數
由發布方在模型卡公布，本站未複測；對照欄是同一張表裡最強的對照模型| 評測 | 分數 | 模型卡上的對照 |
|---|---|---|
| GIFT-Eval MASE | 0.658 | t0-gamma 0.661 |
| GIFT-Eval CRPS | 0.446 | t0-gamma 0.452 |
| TIME MASE | 0.626 | t0-gamma 0.637 |
| TIME CRPS | 0.522 | t0-gamma 0.534 |
| fev-bench SQL skill score | 50.39 | t0-gamma 49.42 |
| fev-bench MASE skill score | 39.49 | t0-gamma 37.99 |
下載與變體
- mistralai/Timestral-209M0.21B 參數 · 382 讚 · 10971 次下載
介紹由 AI 依模型卡整理，資料日期 2026-10-26；發布方說法未經本站驗證。