# Mistral、時系列予測モデル「Timestral」を発表

> パラメーター数は5M〜209M。多変量予測と確率予測の公開ベンチマークで最高成績を記録した。

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

Mistralは、初の時系列基盤モデル群「Timestral」を発表した。最大モデルはパラメーター数2億900万で、主要な公開予測ベンチマークであるGIFT-Eval、TIME、fev-benchの3つすべてで首位に立った。従来の首位モデルよりパラメーター数は少ない。モデルは5M、28M、123M、209Mの4サイズを用意し、一般的なCPUで動作するため、推論にGPUは必要ない。過去のデータのみを使う予測に加え、将来既知の共変量にも対応し、21個の分位点による確率予測を行う。

## 事実

- パラメーター数209MのモデルがGIFT-Eval、TIME、fev-benchで首位を獲得
- モデルは5M、28M、123M、209Mの4サイズ

## なぜ重要か

企業はGPUハードウェアを購入せずに、センサーを活用した計画やリスク評価の精度を高められる。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-10-16