# Mistral AI推出2.09亿参数预测模型Timestral

> Mistral AI发布Timestral时间序列模型系列，参数量从500万到2.09亿不等；该系列在多项基准测试中表现优于Google的TimesFM-3，还能在CPU上运行。

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/zh/mistral-ai-launches-timestral-a-209-million-parameter-forecasting-model

Mistral AI宣布推出名为Timestral的新系列时间序列基础模型。最大型号拥有2.09亿个参数，旨在预测随时间变化的数据，例如销售额或传感器读数。Mistral表示，在无需针对特定任务进行微调（即零样本）的情况下，2.09亿参数版本在GIFT-Eval、TIME和fev-bench三套基准测试中均优于Google的TimesFM-3。该模型可在普通CPU上运行，用户无需显卡即可尝试。

## 模型系列包含哪些版本

Timestral提供多个规格，参数量从轻量级的500万到旗舰版的2.09亿不等。小型模型面向算力有限的设备，最大型号则适用于对准确度要求更高的研究和商业场景。所有版本采用相同架构，开发者可以切换型号，无需重写代码。

## 事实

- Mistral推出了参数量从500万到2.09亿不等的Timestral模型。
- 在零样本模型中，2.09亿参数的Timestral在GIFT-Eval、TIME和fev-bench基准测试中领先。
- Timestral可在CPU上运行，无需GPU。
- Mistral表示，2.09亿参数的模型在上述基准测试中优于Google的TimesFM-3。

## 为什么重要

对于需要预测趋势的分析师和工程师来说，Timestral提供了开箱即用、可在普通硬件上运行的模型，降低了使用门槛。它在基准测试中的更高得分表明，预测准确度可能优于此前Google推出的产品，不过仍有待独立测试验证。

## 来源与参考

1. [Mistral AI Releases Timestral: A 209M Forecasting Model Family That Outperforms Google’s TimesFM-3](https://www.marktechpost.com/2026/10/18/mistral-timestral-time-series-foundation-model/) – MarkTechPost, 2026-10-19

最后更新: 2026-10-19