新模型發佈 · 2026/10/14 於 Hugging Face 發布
Timestral-5Mmistralai
其他10M32.768M 上下文other
Mistral AI 發布 Timestral-5M，這是 Timestral 時間序列基礎模型家族中的最小版本，專為零樣本預測設計。該模型擁有 5M 參數量，採用基於 patch 的 Transformer 架構，結合時間注意力與變量注意力機制。它支援高達 32,768 個時間步的上下文長度，單次推論可預測 1,024 步，並輸出 21 個分位數。授權為 Modified MIT，適合在 CPU 或 GPU 上執行輕量級時間序列預測任務。
重點
- 5M 參數量，8 層 Transformer 架構
- 支援 32,768 時間步上下文長度
- 單次推論預測 1,024 時間步
- 輸出 21 個分位數預測結果
- Modified MIT 授權，可商用
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 | 0.705 | Timestral-209M 0.658 |
| GIFT-Eval CRPS | 0.479 | Timestral-209M 0.446 |
| TIME MASE | 0.652 | Timestral-209M 0.626 |
| TIME CRPS | 0.545 | Timestral-209M 0.522 |
| fev-bench SQL skill score | 46.19 | Timestral-209M 50.39 |
| fev-bench MASE skill score | 34.54 | Timestral-209M 39.49 |
下載與變體
- mistralai/Timestral-5M0.01B 參數 · 74 讚 · 5857 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。