Mistral发布时序基础模型Timestral，支持CPU推理与零样本预测

OmniTools 10月15日消息，Mistral于今日正式发布其首个时序基础模型（TSFM）家族Timestral，包含5M、28M、123M和209M四种参数规模。最大模型在GIFT-Eval、TIME和fev-bench三大公开基准测试中均位列第一，且仅需前代最优模型约三分之二的参数量。

Timestral支持多变量概率预测，可同时处理历史协变量与已知未来协变量（如生产计划、天气预报），并原生支持分类协变量。模型采用合成数据优先预训练、协变量感知注意力机制及解耦式地平线预测（DHF）等关键技术，上下文长度达32,768步。

该系列模型可在标准服务器CPU（8线程）上高效运行：5M模型单次一日预测耗时10毫秒，209M模型为140毫秒；所有尺寸均位于精度-参数量帕累托前沿。模型以Modified MIT许可证开源，支持通过Mistral Forge进行领域微调，并可部署于本地、VPC或完全离线环境。