Timestral: Mistrals Zeitreihen-Modelle laufen auf CPUs
Mistral veröffentlicht vier Zeitreihen-Modelle von 5 bis 209 Millionen Parametern unter modifizierter MIT-Lizenz — und zwar für reine CPU-Hardware.
Kurz gesagt
Timestral ist Mistrals erste Familie von Zeitreihen-Modellen: vier Größen von 5 bis 209 Millionen Parametern, die laut Hersteller probabilistische Prognosen auf CPUs rechnen und unter einer modifizierten MIT-Lizenz stehen.
Auf einen Blick
- Vier Modellgrößen: 5, 28, 123 und 209 Millionen Parameter; Kontextfenster 32.768 Zeitschritte.
- Ausgabe: probabilistische Prognosen mit 21 Quantilen, multivariate Ziele plus bekannte Zukunfts-Kovariaten.
- Das 209M-Modell steht laut Mistral auf Platz 1 bei GIFT-Eval (83 Einträge), TIME (35) und fev-bench (37).
- CPU-Latenz mit 8 Threads: 10 ms (5M) bzw. 140 ms (209M) für eine Tagesprognose aus drei Wochen Historie.
- Lizenz: modifiziertes MIT; Betrieb on-prem, in der VPC oder air-gapped; Feintuning über Mistral Forge.
Mistral hat am 15.10.2026 Timestral vorgestellt, die erste Modellfamilie des Unternehmens für Zeitreihen-Prognosen. Vier Varianten mit 5, 28, 123 und 209 Millionen Parametern liefern nach Angaben des Herstellers probabilistische, multivariate Vorhersagen – und zwar auf gewöhnlichen Server-CPUs, ohne GPU.
Vier Größen, 32.768 Zeitschritte Kontext
Alle vier Modelle verarbeiten laut Mistral bis zu 32.768 Zeitschritte Historie und geben ihre Prognose als 21 Quantile aus, nicht als einzelnen Punktwert. Als Eingaben nennt das Unternehmen multivariate Ziele sowie Kovariaten, die entweder nur aus der Vergangenheit oder auch für die Zukunft bekannt sind – etwa ein geplanter Wartungsstopp.
Technisch führt Mistral drei Bausteine an: Decoupled Horizon Forecasting, eine kovariatenbewusste Attention und ein Training, das zuerst auf synthetischen Daten läuft und erst danach mit einer Mischung aus echten und synthetischen Reihen nachtrainiert wird.
Benchmarks: Platz 1 mit zwei Drittel der Parameter
Das 209M-Modell belegt nach Mistrals eigener Auswertung den ersten Platz auf drei Ranglisten: GIFT-Eval mit 83 Einträgen, TIME mit 35 Einträgen und fev-bench mit 37 Einträgen. Dafür brauche es nur zwei Drittel der Parameter des bisherigen Spitzenreiters.
Für den Betrieb interessanter sind die kleinen Varianten. Das 28M-Modell soll Chronos-2 schlagen, obwohl dieses viermal größer ist; das 123M-Modell erreicht laut Mistral bis auf 0,2 Prozent den Score des 209M-Modells, bei 75 Prozent der Latenz. Gegen TimesFM-3 und Falcon-2.0 reklamiert Mistral ebenfalls einen Vorsprung bei kleinerer Parameterzahl.
CPU-Latenz als eigentliches Argument
Mistral nennt konkrete Messwerte auf einem Server mit acht Threads: 10 Millisekunden beim 5M-Modell und 140 Millisekunden beim 209M-Modell für eine Tagesprognose aus drei Wochen Historie. Das 28M-Modell sei fünfmal schneller als das 209M-Modell.
Damit adressiert Mistral Fälle, in denen Tausende Anlagen parallel bewertet werden: Sensorprognosen und Anomalieerkennung in der Industrie, Wartungs- und Kapazitätsplanung, in der Finanzwelt Flüsse, Volumina und Volatilität. Der Betrieb ist on-prem, in einer VPC oder air-gapped möglich, das Feintuning läuft über Mistral Forge.
Was wir noch nicht wissen
Alle Zahlen in diesem Text stammen aus Mistrals eigener Ankündigung. Der technische Bericht ist angekündigt, lag zum Redaktionsschluss aber nicht vor, und eine unabhängige Nachmessung der drei Benchmark-Platzierungen konnten wir nicht prüfen.
Offen bleibt auch, was ein modifiziertes MIT im Detail einschränkt – welche kommerziellen Bedingungen gelten, geht aus der Ankündigung nicht hervor. Wer Timestral einsetzen will, sollte den Lizenztext im Repository selbst lesen.
Häufige Fragen
Was ist Timestral von Mistral?
Timestral ist Mistrals erste Modellfamilie für Zeitreihen-Prognosen, veröffentlicht am 15.10.2026 in vier Größen mit 5, 28, 123 und 209 Millionen Parametern. Die Modelle liefern probabilistische Vorhersagen mit 21 Quantilen statt einzelner Punktwerte.
Braucht Timestral eine GPU?
Nein. Mistral gibt an, dass die Modelle auf CPUs laufen, und nennt für einen Server mit acht Threads 10 Millisekunden beim 5M-Modell und 140 Millisekunden beim 209M-Modell für eine Tagesprognose aus drei Wochen Historie. Diese Werte sind Herstellerangaben.
Ist Timestral Open Source?
Mistral nennt als Lizenz ein modifiziertes MIT. Das ist nicht die Standard-MIT-Lizenz, und welche Einschränkungen die Änderung enthält, steht nicht in der Ankündigung – den genauen Text muss man im Repository nachlesen.
