谷歌研究团队近期推出了一款名为 TimesFM-2.5 的时间序列基础模型，该模型拥有2亿参数量，并采用单一解码器结构。相较于前代产品，TimesFM-2.5 在参数规模上实现了显著压缩，从500M大幅降至200M。同时，其上下文长度得到突破性提升，最高支持16,384个数据点，这一改进使其能够更精准地捕捉多季节性结构和低频波动特征，从而降低数据预处理复杂度。作为业界领先的时间序列预测工具，TimesFM-2.5 已在 Hugging Face 平台正式上线，并在 GIFT-Eval 的权威评估中取得顶尖表现，特别是在本地概率预测方面展现出卓越能力。
时间序列预测作为数据分析的核心技术，通过深度挖掘时序数据中的模式与关联，为各行各业提供关键决策支持。无论是零售业的需求预测、气象部门的降水趋势监测，还是能源网络与供应链的动态优化，时间序列分析都发挥着不可替代的作用。通过精准捕捉时间依赖性和周期性变化，该技术能够帮助企业在复杂动态环境中做出数据驱动的科学决策。
TimesFM-2.5 相较于前代模型的三大核心突破：首先是参数规模的显著缩减，在保证性能的同时大幅降低计算成本；其次是上下文长度的革命性提升，使其能完整分析16,384个历史数据点，有效捕捉具有深远历史影响力的领域特征；最后是新增的量化预测功能，支持最多1,000个预测点的精准输出。这种上下文长度的扩展具有特别重要的意义——16,384个历史数据点的支持意味着模型在单次前向传递中能够全面捕捉数据的长期演变趋势，这对于能源负载预测、零售需求分析等受历史因素强影响的领域具有重大价值。
TimesFM 的创新理念源于2024年ICML会议上的突破性论文，其核心在于采用单一解码器基础模型实现高效预测。GIFT-Eval（由Salesforce发起）作为业界权威评估平台，通过Hugging Face公共排行榜为不同领域模型性能提供标准化比较基准。TimesFM-2.5的推出标志着时间序列预测基础模型从理论走向实践的重要里程碑，在维持较小参数规模的同时实现了准确性与效率的双重提升。
该模型现已全面登陆Hugging Face平台，并计划与BigQuery和Model Garden进一步集成，推动零样本时间序列预测技术在各行业的广泛应用。划重点：🌟 ** 更小更快 **：TimesFM-2.5参数量压缩至200M，同时预测精度显著提升。📈 ** 更长上下文 **：支持16,384个输入长度，实现更全面的历史数据预测。🏆 ** 基准领跑 **：在GIFT-Eval评估中，TimesFM-2.5在点预测和概率预测任务中均取得第一。huggingface:https://huggingface.co/google/timesfm-2.5-200m-pytorch