# Mistral, Timestral zaman serisi tahmin modellerini tanıttı

> 5M ile 209M arasında değişen parametre sayılarına sahip yeni modeller, çok değişkenli ve olasılıksal tahminlerde herkese açık kıyaslama testlerinde zirvede.

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

Mistral, zaman serilerine yönelik ilk temel model ailesi Timestral’ı kullanıma sunduğunu duyurdu. En büyük model 209 milyon parametreye sahip ve önceki liderlerden daha az parametre kullanmasına rağmen herkese açık üç önemli tahmin kıyaslama testinde (GIFT‑Eval, TIME ve fev‑bench) ilk sırada yer alıyor. Dört boyutta sunulan modeller (5 M, 28 M, 123 M, 209 M) standart CPU’larda çalışıyor; dolayısıyla çıkarım için GPU gerekmiyor. Modeller yalnızca geçmiş verileri ve gelecekteki bilinen değişkenleri destekliyor; ayrıca 21 kantil içeren olasılıksal tahminler sunuyor.

## Gerçekler

- 209 M parametreli model, GIFT‑Eval, TIME ve fev‑bench kıyaslama testlerinde zirvede
- Dört model boyutu sunuluyor: 5 M, 28 M, 123 M, 209 M

## Neden önemli

Şirketler, GPU donanımı satın almadan sensör verilerine dayalı planlamalarını ve risk değerlendirmelerini iyileştirebilir.

## Kaynaklar ve referanslar

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

Son güncelleme: 2026-10-16