IBM 开源商用友好 Granite 时间序列基础模型 PatchTST-FM-r2

IBM 研究院开源了商用友好的时间序列基础模型 Granite PatchTST-FM-r2，为工业时序预测提供了免微调的零样本解决方案。

• 模型参数量约为 3.85 亿（385M），支持最高 8192 的上下文窗口，并配备 99 分位数预测头以输出概率区间预测。
• 骨干网络采用结合多头自注意力与时序卷积的 Conformer 模块，同时支持缺失值插补以及灵活的预测步长设置。
• 采用 Apache-2.0 与 OpenMDW-1.0 双重开源许可，权重、网络架构、推理流程与评测复现代码已全量公开。
• 在涵盖多场景的 GIFT-Eval 时序基准中，该模型在采用宽松商用开源协议的可复现零样本模型类别中排名第一。
• 影响/看点：该轻量化基础模型意味着企业无需为单一数据集单独训练私有预测模型，可能降低流式时序分析的落地成本，其价值取决于在工业嘈杂数据下的泛化稳定性。
• 资料依据:
• Hugging Face Blog（2026-09-09）：https://huggingface.co/blog/ibm-research/ibm-releases-sota-granite-time-series

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