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Mistral、CPUで動く時系列予測モデルTimestral4サイズを公開

Mistral AIは2026年10月15日、時系列予測モデルTimestralを公開した。パラメータ数は500万から2億900万までの4種類。推論にGPUを必須とせず、複数の数値系列と予測に関係する外部変数を扱う。

Timestralは、需要やセンサー値などの時系列を事前学習し、新しいデータにも追加学習なしで予測を試せるモデル群だ。過去の変数に加え、将来の予定など既知の変数を入力できる。最大32,768時点の履歴を扱い、予測の不確実性を21の分位点で出力する。

図解公開された4サイズ

  • 5M

    パラメータ数
    500万

  • 28M

    パラメータ数
    2,800万

  • 123M

    パラメータ数
    1億2,300万

  • 209M

    パラメータ数
    2億900万

Mは100万パラメータを表す。出典はMistralの発表と公式リポジトリ。

同社のCPU測定では、8スレッドで15分間隔の3週間分の履歴から翌1日を予測した。5Mは約10ミリ秒、209Mは約140ミリ秒だった。この時間は指定した入力・予測範囲での同社測定で、すべての運用環境の処理速度を保証しない。

同社は公開ベンチマークでの優位性も報告したが、実務のデータ分布や将来の変化への性能は個別に確かめる必要がある。公式リポジトリの推論コードはApache 2.0、別配布のモデル重みはModified MITで、同じ利用条件ではない。詳細技術報告は今後公表するとしている。

出典

  1. Mistral Timestral発表2026-10-15公開、10-17確認。4サイズ、予測機能、CPU測定の条件。
  2. Timestral公式リポジトリ2026-10-17確認。READMEとLICENSE。コードはApache 2.0、重みは別条件。

出典の確認日 2026.10.17

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