Mistral 发布 Timestral 时间序列基础模型，最小仅 5M 参数
jacek2023 · reddit · 2026-10-15
Mistral 推出 Timestral 时间序列基础模型家族，主打零样本预测，提供 5M、28M、123M、209M 四种参数规模，并开源代码与基准复现脚本。
- 架构：基于 patch 的 Transformer，含时间注意力与变量注意力，24 层，嵌入维度 768；每 32 个时间步为一个 patch，缺失值以指示位一并嵌入。
- 能力：支持单变量与多变量预测、仅历史协变量与已知未来协变量（数值或类别，类别做目标编码），缺失值用 NaN 标记。
- 上下文与预测：最长 32,768 个历史时间步（1,024 个 patch），单次前向可预测最多 1,024 步（32 个 patch）；更长跨度按块滚动预测，将每块中位数预测追加进上下文。
- 输出：21 个分位数（0.01 至 0.99），支持概率预测。
- 推理：PyTorch，CPU 或 GPU 均可运行。
所属事件:Mistral 开源 Timestral 时序基础模型，最大 209M 参数(6 条相关)→
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