OmniTools 9月9日消息，IBM研究院正式发布Granite Time Series PatchTST-FM-r2时序基础模型。该模型参数量约3.85亿，支持最长8192步上下文，具备零样本预测能力，在GIFT-Eval基准测试中位列可复现零样本模型第二（CRPS与MASE双指标），且为该类别中性能最优的商用友好许可模型。
PatchTST-FM-r2采用Conformer架构，融合多头自注意力与时间卷积，增强对长短期时序模式的建模能力；支持缺失值插补、概率预测（99分位数输出）及重叠加窗平滑预测边界。训练数据来源公开透明，包含GiftEvalPretrain子集、定制合成数据及严格排除评估集的TSMixup数据等。
模型以Apache 2.0与OpenMDW 1.0双许可开源，权重、架构代码、推理管道及复现实验代码均已开放。用户可通过Hugging Face Hub直接调用，支持从静态数据到流式时序场景的快速部署。
