# Mistral ने पेश किए Timestral समय-श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल

> नए मॉडल 5M से 209M पैरामीटर तक हैं और बहु-चर, प्रायिकता-आधारित पूर्वानुमान के सार्वजनिक बेंचमार्क में सबसे आगे हैं।

Oossa · 2026-10-15 · https://oossa.com/hi/mistral-launches-timestral-a-family-of-time-series-forecasting-models

Mistral ने अपने पहले समय-श्रृंखला फाउंडेशन मॉडल, Timestral को जारी करने की घोषणा की है। सबसे बड़े मॉडल में 209 million पैरामीटर हैं और यह तीन प्रमुख सार्वजनिक पूर्वानुमान बेंचमार्क—GIFT‑Eval, TIME और fev‑bench—में पहले स्थान पर है, जबकि इसमें पहले के अग्रणी मॉडलों से कम पैरामीटर हैं। ये मॉडल चार आकारों (5 M, 28 M, 123 M, 209 M) में उपलब्ध हैं और सामान्य CPU पर चलते हैं, इसलिए अनुमान लगाने के लिए GPU की ज़रूरत नहीं है। मॉडल केवल अतीत के डेटा और भविष्य के ज्ञात सहचर चरों का इस्तेमाल कर सकते हैं और 21 क्वांटाइल के साथ प्रायिकता-आधारित पूर्वानुमान देते हैं।

## तथ्य

- 209 M पैरामीटर वाला मॉडल GIFT‑Eval, TIME और fev‑bench बेंचमार्क में सबसे आगे है
- मॉडल के चार आकार उपलब्ध हैं: 5 M, 28 M, 123 M, 209 M

## यह क्यों मायने रखता है

कंपनियां GPU हार्डवेयर खरीदे बिना सेंसर-आधारित योजना और जोखिम आकलन बेहतर कर सकती हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Introducing Timestral](https://mistral.ai/news/timestral/) – Mistral, 2026-10-15
2. [Quantile-Guided Diffusion for Probabilistic Time-Series Forecasting](https://arxiv.org/abs/2610.20739) – arXiv cs.LG, 2026-10-16
3. [New repository mistralai/timestral](https://github.com/mistralai/timestral) – Mistral, 2026-10-15

अंतिम अपडेट: 2026-10-16