Mistral AI, 5M ile 209M parametre arasında değişen dört zaman serisi temel modelinden oluşan yeni bir aile olan Timestral'ı yayınladı. En büyük 209M model, GIFT-Eval, TIME ve fev-bench gibi önemli benchmark'larda önceden eğitilmiş sıfır-atış modeller arasında birinci sırada yer alıyor ve Google'ın TimesFM-3 modelini geride bırakıyor. Dikkat çekici bir şekilde, model bu yüksek performansı çıkarım sırasında bir GPU gerektirmeden elde ediyor.
Timestral modelleri, standart sunucu CPU'larında verimli olasılıksal tahminler yapmak isteyen geliştiriciler için tasarlandı; açık ağırlıklar ve çıkarım kodu GitHub'da bulunuyor. Mimari, zaman dikkati ve değişken dikkati içeren nedensel, yama tabanlı bir transformer kullanıyor ve 32.768 zaman adımına kadar bağlam pencerelerini destekliyor. Performans testleri, 209M modelin standart bir sunucu CPU'sunda 8 iş parçacığıyla 3 haftalık 15 dakikalık geçmişten 1 günlük tahmini sadece 140 milisaniyede tamamladığını gösteriyor.
Bu yayın, geliştiricilerin gelişmiş sıfır-atış zaman serisi tahminlerini uygun fiyatlı donanımlarda verimli bir şekilde çalıştırma engelini azalttığı için önem taşıyor. Sadece CPU'larda çalışan ve daha büyük rakipleri geride bırakabilen açık kaynaklı modeller sunarak, Mistral AI kurumsal uygulamalar için erişilebilir tahmin yeteneklerini genişletiyor.