Mistral 15 октября 2026 года представила Timestral — семейство фундаментальных моделей для прогнозирования временных рядов. В него входят четыре варианта с числом параметров 5M, 28M, 123M и 209M; все они используют одну архитектуру и рецепт обучения.
По описанию Mistral, модели выполняют вероятностное многомерное прогнозирование и поддерживают ковариаты — известные только из прошлого и известные на будущее. Крупнейшая версия на 209M параметров, по заявлению разработчика, заняла первое место по всем трём основным публичным бенчмаркам: GIFT-Eval, TIME и fev-bench. Компания также утверждает, что модель превзошла предыдущее состояние искусства, используя две трети параметров.
Mistral сообщает, что для инференса не требуется GPU: на серверном CPU с 8 потоками прогноз на день вперёд по трёхнедельной истории с 15-минутным шагом занимает 10 мс у модели 5M и 140 мс у 209M. По данным компании, модель 28M превосходит Chronos-2 (примерно вчетверо крупнее) на GIFT-Eval и TIME, а 209M — TimesFM-3 и Falcon-2.0 при меньшем числе параметров. Модель 123M, как указано, отстаёт от 209M по качеству на 0,2% при трёх четвертях задержки.
Результаты отправлены в лидерборды GIFT-Eval и TIME. Предусмотрена тонкая настройка для адаптации к домену через Mistral Forge. Mistral описывает сценарии применения: промышленная телеметрия, финансы, планирование мощностей, энергетика, цепочки поставок, риск и обслуживание.
Источник события: mistral.ai. Дата источника (UTC): 2026-10-15 12:00:00.