Mistral Timestral: Zaman Serisi Tahmin Modelleri, 5M ile 209M Parametre

Mistral AI, 15 Ekim 2026'da zaman serisi tahmini için tasarlanmış "Timestral" model ailesini tanıttı; aile 5 milyon ile 209 milyon parametre arasında dört boyutta geliyor ve Mistral'e göre çıkarım için GPU gerektirmiyor.

Bu sayfadaki sıralama ve hız iddiaları Mistral'in kendi duyurusundan alınmıştır. Şirket bir teknik raporun yakında yayımlanacağını belirtiyor; bağımsız doğrulama bu sayfa yazılırken bulunmuyor.

Künye

Zaman Serisi Temel Modeli Nedir?

Zaman serisi, belirli aralıklarla kaydedilen ölçümlerin sırasıdır; örneğin 15 dakikalık elektrik tüketimi. Zaman serisi temel modeli (TSFM), bu tür verileri önceden görmediği bir veri kümesinde de eğitim yapmadan tahmin edebilmek için çok sayıda seri üzerinde önceden eğitilmiş modeldir. Metin üreten büyük dil modellerinden farklı bir iş yapar: sayı dizisinin devamını tahmin eder.

Mistral'in Açıkladığı Sonuçlar

Duyuruya göre en büyük model (209M), alanın üç ana kamuya açık testi olan GIFT-Eval, TIME ve fev-bench'in üçünde de birinci sırada. Mistral, önceki en iyi sonucu model parametrelerinin üçte ikisiyle geçtiğini ve bu sonuçların tek bir kontrol noktasından, topluluk (ensemble) kullanılmadan geldiğini yazıyor. Önceden eğitilmiş, sıfır örnekli modeller arasında beş ölçütün hepsinde birinci olduğu da belirtiliyor. Sonuçlar GIFT-Eval ve TIME liderlik tablolarına gönderilmiş.

28M parametreli modelin, yaklaşık dört kat büyük olan Chronos-2'yi GIFT-Eval ve TIME testlerinde geçtiği de duyuruda yer alıyor.

Hız: GPU Gerekmiyor

Mistral'e göre Timestral çıkarımda GPU'ya ihtiyaç duymuyor. Standart bir sunucu işlemcisinde 8 iş parçacığıyla, üç haftalık 15 dakikalık geçmişten bir gün ilerisini tahmin etmek 5M modelde 10 milisaniye, 209M modelde 140 milisaniye sürüyor. 28M model 209M modelden beş kat hızlı; 123M model ise 209M modelin skoruna yüzde 0,2 yakınlıkta ve gecikmesinin dörtte üçünde çalışıyor.

Eğitim, Dağıtım ve Erişim

Mistral, eğitim verisinin çoğunluğunun sentetik olduğunu, ön eğitimin tamamen sentetik veriyle 8192 bağlam boyutunda yapıldığını, sonraki eğitimin ise gerçek ve sentetik verinin karışımıyla dört kat uzun bağlamda sürdürüldüğünü yazıyor. Modeller Hugging Face'te listeleniyor, bir GitHub deposu yayımlanmış ve ince ayar için Mistral Forge kullanılabiliyor. Şirket, boru hattının müşterilerin kendi donanımında, hava boşluklu ortamlar dahil, çalıştırılabileceğini belirtiyor. Mistral'in büyük dil modeli tarafı için sitedeki Mistral Large 4 ön izleme sayfasına bakabilirsiniz.

Bu Sayfada Ne Yok?

• Bağımsız doğrulama yok. Sıralama iddiaları Mistral'e aittir; teknik rapor henüz yayımlanmadı.
• Lisansın hukuki ayrıntıları yok. Duyuru "Modified MIT" diyor; Hugging Face API'sinde etiket "other" olarak görünüyor ve bu fark çözülmedi.
• Fiyat ve ticari koşullar yok. Duyuruda Forge fiyatı verilmiyor.
• Sektöre özel kullanım örnekleri yok. Bu sayfa duyuruyu aktarır, uygulama önerisi vermez.
• Kendi testimiz yok. Hız ve doğruluk rakamlarını biz ölçmedik.
• Şirket değerlemesi ve yatırım bilgisi yok. Bu sitede yazılmaz.
• Türkiye'ye özel bir bilgi yok. Duyuruda Türkiye'ye dair ifade bulunmuyor.

Sık Sorulan Sorular

Timestral nedir?

Mistral'in zaman serisi tahmini için tanıttığı, dört boyutlu bir temel model ailesi: 5M, 28M, 123M ve 209M parametre.

GPU gerekiyor mu?

Mistral'e göre çıkarım için gerekmiyor. Standart bir sunucu işlemcisinde 5M model 10 ms, 209M model 140 ms ölçülmüş.

Hangi testlerde birinci olduğu söyleniyor?

209M model için GIFT-Eval, TIME ve fev-bench. Bu şirketin kendi açıklamasıdır.

Bağlam uzunluğu ve çıktı biçimi nedir?

Bağlam 32.768 zaman adımı; çıktı 21 kantillik olasılıksal tahmin.

Eğitim verisi nedir?

Mistral, verinin çoğunluğunun sentetik olduğunu yazıyor.

Nereden erişilir?

Hugging Face listesi, bir GitHub deposu ve Mistral Forge üzerinden ince ayar belirtiliyor.

Kaynak ve kapsam: Bu sayfa Mistral AI'ın 15 Ekim 2026 tarihli "Timestral" duyuru yazısına dayanır; model boyutları, test sıralaması iddiaları, işlemci gecikme rakamları, bağlam uzunluğu, çıktı biçimi, eğitim verisi ve lisans bilgisi bu yazıdan alınmıştır. Teknik rapor henüz yayımlanmadığı için bağımsız doğrulama yoktur; iddialar şirket beyanıdır.