谷歌发布 TimesFM-3：330M 参数原生多变量时序基础模型
Balance- · reddit · 2026-09-04
Google Research 发布第三代零样本时序预测基础模型 TimesFM-3(330M 参数)，最大变化是从单序列升级为原生多变量预测：支持多目标、仅历史协变量、以及节假日/促销等已知未来的协变量，且无需微调。
架构要点
- Decoder-only Transformer,20 层、维度 1280、16 头,每 token 打包 32 个时间步
- 每层交替两种注意力：序列内时间上的因果注意力 + 同一时刻跨序列的全注意力
- 非自回归生成：为整个预测区间附加 mask 占位 token 后一次前向填完，输出每个目标每步的 9 个分位数(10–90 分位)
预训练与成绩
- 训练数据含 GiftEvalPretrain、维基百科流量(至 2023.11)、Google Trends(至 2022 底)加合成数据，总量超 1 万亿时间点
- 在 Gift-Eval、FEV-Bench 等基准上平均排名优于 Chronos-2、Toto 2.0、TimesFM-2.5;官方称仅用单变量模式时已持平或超过基线
注意：权重采用 TimesFM Non-Commercial License v1.0,不可商用。PyTorch 权重已上线 Hugging Face 与 GitHub,BigQuery 集成稍后推出。
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