FreeLLMIA gratuita che prevede i tuoi numeri: Timestral vs TimesFM 3.0
Due modelli aperti prevedono vendite, traffico o consumo energetico senza addestramento. Cosa fanno, come si confrontano e quale licenza ti permette di venderli.
I modelli chat prevedono la prossima parola. I modelli di serie temporali prevedono i prossimi numeri: gli ordini di domani, il traffico web della prossima settimana, il consumo energetico del mese prossimo. Due nuovi modelli aperti lo fanno "zero-shot": fornisci loro la tua cronologia e prevedono, senza addestramento sui tuoi dati.
I due modelli
Timestral di Mistral AI è uscito il 14 ottobre 2026 in quattro dimensioni: 5M, 28M, 123M e 209M parametri. La scheda del modello indica che funziona con PyTorch su CPU o GPU, legge fino a 32,768 step temporali passati e prevede fino a 1,024 step in un unico passaggio, con 21 quantili (un valore probabile più un intervallo).
TimesFM 3.0 di Google Research è su Hugging Face come google/timesfm-3.0-pytorch. La sua scheda elenca 20 layer transformer e patch di 32 step per la cronologia e 64 per la previsione.
Timestral accetta anche input extra che già conosci sul futuro, come festività o promozioni programmate. Questi sono noti come covariate future conosciute, e sono importanti: un modello che non sa che lunedì è festa prevede un lunedì normale.
Come si confrontano
La scheda del modello di Mistral confronta i due su tre benchmark pubblici. Un valore più basso è migliore per MASE e CRPS, un valore più alto è migliore per i punteggi di abilità.
| Benchmark | Metrica | Timestral-209M | TimesFM-3 |
|---|---|---|---|
| GIFT-Eval | MASE | 0.658 | 0.667 |
| GIFT-Eval | CRPS | 0.446 | 0.456 |
| TIME | MASE | 0.626 | 0.640 |
| fev-bench | SQL skill score | 50.39 | 48.99 |
These numbers come from Mistral, not from an independent test, and the gaps are small. Even the smallest Timestral, with 5M parameters, scores 0.705 MASE on GIFT-Eval.
The license decides what you can build
This is the biggest practical difference.
- TimesFM 3.0 uses the TimesFM Non-Commercial License v1.0. You can test it, but not sell a product built on the weights you host yourself.
- TimesFM 2.5, the previous version, is under Apache 2.0, so commercial use is allowed.
- Timestral uses a modified MIT license: free for commercial use, unless your company's monthly revenue is above $20 million. Above that, you need a license from Mistral.
For a small business, Timestral is the one you can put into a product today.
Before you trust a forecast
- A model can only learn from what moved in your history. If you never changed a price, no model knows how your customers react to a new price.
- Test first: hide the last weeks of your data, forecast them, and compare with what really happened.
- Check the range, not only the line. A good forecast tells you how wrong it might be.
These models are tiny next to chat models, so you do not need a big GPU. To see which chat models your computer can run, try the Run at home simulator.
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