Mistral представила Timestral — первое семейство компании для прогнозирования временных рядов. Такие данные возникают, например, в телеметрии датчиков, энергосистемах, цепочках поставок и мониторинге сервисов. В линейку вошли модели на 5, 28, 123 и 209 млн параметров; они рассчитаны на работу без предварительного обучения под каждую отдельную предметную область и могут запускаться на CPU.
Timestral обрабатывает несколько связанных показателей одновременно и выдаёт вероятностный прогноз в виде 21 квантиля. Это позволяет получить не единственное ожидаемое значение, а диапазон возможных исходов с разными уровнями вероятности. Модели принимают до 32 768 временных шагов контекста, учитывают прошлые дополнительные признаки и известные будущие факторы — например, календарь, тариф или запланированную нагрузку.
По данным Mistral, старшая Timestral-209M заняла первые места в трёх публичных наборах тестов: GIFT-Eval, TIME и fev-bench. Это заявление производителя, а не результат независимой проверки. Компания также сообщает, что при прогнозе на 24 часа по трём неделям истории с 15-минутным интервалом задержка на машине с восемью потоками CPU составила около 10 мс для младшей модели и 140 мс для старшей. Эти значения относятся к указанному сценарию и не описывают скорость при любой нагрузке.
Веса опубликованы под лицензией Modified MIT. Для каждого из четырёх размеров доступна готовая модель с открытыми весами. Модели можно разворачивать локально, в частном облаке или в изолированной среде. Для дообучения на собственных данных Mistral предлагает Forge; условия этой услуги в анонсе подробно не раскрыты.
