Компания Mistral AI представила Timestral, свою первую серию моделей для прогнозирования временных рядов, состоящую из четырех моделей с параметрами от 5 до 209 миллионов. Наибольшая модель Timestral заняла первое место среди предобученных моделей в режиме нулевого обучения на платформах GIFT-Eval, TIME и fev-bench, не требуя использования графических процессоров при выводе. Это означает, что разработчики могут использовать модели для вероятностного прогнозирования на стандартных серверных процессорах.

Timestral предлагает открытые веса и код для вывода, что делает его доступным для широкой аудитории разработчиков. Каждая из моделей имеет размер от 5M до 209M параметров, а наибольшая модель весит 837 МБ в формате fp32. Timestral демонстрирует контекст до 32,768 временных шагов, что значительно увеличивает его применимость в различных сценариях прогнозирования.

Значимость выпуска Timestral заключается в его способности предоставлять высококачественные прогнозы без необходимости в GPU, что может снизить затраты на вычисления для разработчиков. С результатами, которые превосходят аналогичные модели, такие как TimesFM-3, Timestral может значительно повлиять на рынок моделей временных рядов и их применение в бизнесе и науке.