Mistral تطرح Timestral نماذج مفتوحة للسلاسل الزمنية تعمل على المعالج
أطلقت Mistral أولى عائلاتها من النماذج الأساسية للسلاسل الزمنية، Timestral، كنماذج مفتوحة. وتقدم أربعة نماذج بين 5 ملايين و209 ملايين معامل توقعات احتمالية متعددة المتغيرات دون الحاجة إلى بطاقة رسوميات.
أطلقت Mistral في 15 أكتوبر 2026 Timestral، أولى عائلاتها من النماذج الأساسية للسلاسل الزمنية. تنظر النماذج إلى القيم السابقة لمستشعر أو مبيعات أو استهلاك طاقة وتتوقع ما سيأتي، وتقدم كنماذج مفتوحة يمكن تشغيلها على خوادمك. والشيفرة متاحة على GitHub والنماذج على Hugging Face.
أربعة أحجام دون بطاقة رسوميات
تضم العائلة أربعة نماذج بـ5 ملايين و28 مليونا و123 مليونا و209 ملايين معامل. وبحسب Mistral، لا يحتاج Timestral إلى بطاقة رسوميات لإجراء التوقع: على معالج خادم بثمانية خيوط، يستغرق توقع اليوم التالي 10 أجزاء من الثانية بأصغر نموذج و140 جزءا بأكبرها. وهذا يسهل تشغيله على حاسوب في مصنع أو في شبكة معزولة عن الإنترنت.
نطاق من النتائج بدل رقم واحد
بدلا من رقم واحد، يقدم Timestral توقعات احتمالية بـ21 شريحة مئوية، فيعرض السيناريوهات المتفائلة والمتشائمة إلى جانب القيمة الأرجح. ويمكنه توقع عدة سلاسل معا واستخدام معلومات إضافية تؤثر في التوقع: قيم معروفة في الماضي فقط، وقيم مستقبلية معروفة مسبقا مثل العطلات أو الحملات المخطط لها، وبيانات فئوية. ويبلغ طول السياق 32,768 خطوة زمنية. وتذكر Mistral من الاستخدامات بيانات المستشعرات ورصد انحراف المعدات والصيانة وتخطيط قطع الغيار والأحجام المالية وسلاسل التوريد، وتعرض سير عمل يرصد فيه Timestral شذوذا ثم يبدأ الوكلاء تحليل السبب الجذري.
الترخيص والنشر
تأتي النماذج بترخيص "Modified MIT". ويمكن للمؤسسات نشرها داخل مقارها أو في سحابة خاصة أو في بيئة معزولة عبر Mistral Forge، وضبطها على بياناتها الخاصة.
تقول Mistral إن Timestral يحتل المرتبة الأولى بين النماذج المدربة مسبقا دون أمثلة في المقاييس الخمسة كلها على GIFT-Eval وTIME وfev-bench، وإن النموذج ذا 28 مليون معامل يتفوق على Chronos-2 الأكبر منه بنحو أربع مرات. ولم ينشر التقرير التقني الكامل بعد، وتستند النتائج حاليا إلى رسوم بيانية نشرتها Mistral. ومن المفيد تجربة النماذج على بياناتك التاريخية إلى جانب طريقة التوقع الحالية، ومتابعة مقارنات الباحثين المستقلين.
