Timestral 时序预测模型

模型简介

Timestral 是 Mistral 的时间序列基础模型家族，用于根据历史数值预测未来变化。它支持概率预测、多变量序列，以及历史和已知未来的协变量，适合传感器、容量和业务指标等数值资料。

版本、能力与开放状态

适合怎样使用

该家族包含 5M、28M、123M 和 209M 参数规模，本页集中介绍家族，不把同一模型的运行配置拆成重复条目。实际评估应采用严格的时间划分，比较预测区间与回测误差，避免把未来信息泄漏到输入。

适用人群

数据科学团队、工业运维和业务预测人员

价格与使用条件

公开项目与企业定制分开；Forge 训练、部署和商业条件需向官方确认。

官方资料与参考来源

• Timestral: Mistral's time-series foundation models | Mistral

资料核对日期：2026-10-31。开放范围与价格以所选官方服务的当前说明为准。