法国公司发布 2.56 亿参数时序基础模型 t0-beta,杀入双榜前三
AxSaucedo · x · 2026-09-23
法国创企 The Forecasting Company 发布开源时序预测基础模型 t0-beta（2.56 亿参数），在两大公开零样本预测基准上均进入前三：
- GIFT-Eval：CRPS 0.4738 / MASE 0.6865，排名第三，仅次于 Google TimesFM-3.0（3.31 亿参数）与 IBM Granite-PatchTST-FM；相比自家 t0-alpha 提升 4.1%（CRPS）和 5.2%（MASE）。
- fev-bench：skill score 46.7%，比 t0-alpha 高 4.5 个百分点，位居 Google 与 Amazon Chronos-2 之后；在含协变量的 42 个任务上同样第三。
单一 checkpoint 无需任务微调即可在两个基准上取得该成绩。模型已在 Hugging Face 开放下载，并附技术报告。值得注意的是，以 2.56 亿参数超过 24.5 亿参数的 Datadog Toto-2.0-2.5B。
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