Společnost Mistral AI 15. října vydala Timestral, svou první rodinu základních modelů pro časové řady. Čtyři modely (5, 28, 123 a 209 milionů parametrů) vytvářejí pravděpodobnostní vícerozměrné predikce bez dodatečného trénování, s kontextem 32 768 kroků a 21 kvantily na výstupu.
Mistral uvádí, že model s 209 miliony parametrů je mezi předtrénovanými zero-shot modely první ve všech pěti sledovaných metrikách na benchmarcích GIFT-Eval, TIME a fev-bench, a to s asi dvoutřetinovým počtem parametrů oproti dosavadnímu nejlepšímu řešení. Model s 28 miliony parametrů prý překonává Chronos-2 na GIFT-Eval a TIME, přestože je zhruba čtyřikrát menší.
Modely běží na CPU: jednodenní předpověď trvá na osmivláknovém serveru asi 10 ms s modelem 5M a asi 140 ms s modelem 209M. Vycházejí pod upravenou licencí MIT, kód je na GitHubu a váhy na Hugging Face, nasadit je lze on-premise, ve VPC i v izolovaném prostředí.