Aitopkitأطلقت Mistral AI عائلة Timestral، أول نماذجها الأساسية للسلاسل الزمنية، بأربعة أحجام من 5M المصغّر إلى 209M للطراز الأكبر. تنفذ النماذج تنبؤًا احتماليًا بدون تدريب مسبق — تُعطيها البيانات التاريخية فتتنبأ بما سيأتي، دون أن تُدرَّب على بياناتك أولًا — وتقول ميسترال إن نسخة 209M تحتل المركز الأول بين نماذج التنبؤ بدون تدريب في ثلاثة معايير عامة: GIFT-Eval وTIME وfev-bench.
نقطة القوة هنا هي الكفاءة. تتشارك الأحجام الأربعة معمارية واحدة، والعائلة كلها صغيرة بما يكفي لتعمل على معالج CPU عادي — لا حاجة لبطاقة رسوميات. تقول ميسترال إن نموذج 209M يُنتج توقع اليوم التالي من ثلاثة أسابيع من البيانات ربع الساعية في نحو 140 مللي ثانية على معالج خادم بثمانية خيوط، بينما يفعل نموذج 5M ذلك في نحو 10 مللي ثانية. وهذا يضع التنبؤ الجاد في متناول العتاد العادي، من حواسيب المحللين إلى الأجهزة الطرفية.
داخليًا، يُخرج تايمسترال 21 كميًّا لكل خطوة تنبؤ، ما يعطي نطاقًا من القيم المحتملة بدل رقم واحد — مفيد لتخطيط المبيعات والمالية والعمليات، حيث معرفة نطاق النتائج أهم من التقدير النقطي. يتعامل مع المدخلات متعددة المتغيرات والقيم المفقودة (بصيغة NaN)، ومع المتغيرات المساعدة المعروفة مستقبلًا كالعطل والعروض الترويجية المخططة وعمليات النشر المجدولة. وأكبر نموذج يقرأ حتى 32,768 خطوة سابقة ويتنبأ حتى 1,024 خطوة في المرة الواحدة.
تحذير مهم: مزاعم المعايير هي مزاعم ميسترال نفسها — التقرير التقني لم يصدر بعد، والفروقات عن المتصدر السابق (منافستها الباريسية The Forecasting Company ونموذجها t0-gamma) ضيقة. ومع ذلك، فريقان أوروبيان يتصدران الآن قوائم الترتيب في مجال كانت فيه TimesFM من جوجل وChronos من أمازون هي الأسماء التي تُهزَم.
بخصوص الترخيص، تُشحَن الأوزان بما تسميه ميسترال رخصة MIT معدلة — مع تعديل لافت: الشركات التي تجاوزت إيراداتها العالمية الشهرية 20 مليون دولار في الشهر السابق غير مخوَّلة باستخدام الأوزان. وشاركت ميسترال أيضًا مكتبة استدلال خفيفة ومستودع GitHub عامًا مع الإصدار.