Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral,5M~209M 四档零样本预测
victormustar · x · 2026-10-20
Mistral AI 发布时间序列基础模型家族 Timestral，提供 5M/28M/123M/209M 四个参数规模，主打零样本预测（zero-shot forecasting）。有开发者做了趣味 demo：画一条曲线，模型即可预测后续走势。
- 架构：patch-based transformer，含时间注意力与变量注意力；每 patch 32 个时间步，嵌入缺失值指示。
- 上下文：最长 32,768 个时间步（1,024 patches），单次前向预测 1,024 步，更长预测分块生成。
- 输出：21 个分位数；支持单/多变量目标、过去式与已知未来协变量（含类别型），缺失值标 NaN。
- 成绩：209M 版在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三大基准上取得零样本 SOTA；各规模版本在同尺寸模型中全面领先（如 GIFT-Eval MASE：5M 0.705 → 209M 0.658）。
所属事件:Mistral 发布时序基础模型 Timestral，四档参数零样本预测(2 条相关)→
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