O TimesFM 2.5 do Google Research reduziu de 500M para 200M parâmetros enquanto expandia o contexto 8x para 16K. Transformer decoder-only, pré-treinado em bilhões de pontos de séries temporais, Apache 2.0, roda em CPU e Apple Silicon.
Removeu o indicador de frequência que obrigava configuração manual no v2.0. Adicionou uma cabeça quantil de 30M para incerteza em até 1K de horizonte. O TimeGPT da Nixtla cobra por chamada de API pelo que o Google recentemente tornou open source.
<ul>
<li>Licença: Apache 2.0</li>
<li>Parâmetros: 200M (reduzido de 500M)</li>
<li>Contexto: 16K (aumento de 8x)</li>
</ul>
<h2 id="repositório"><a href="#reposit%C3%B3rio" class="anchor">Repositório</a></h2>
GitHub: <a href="https://github.com/google-research/timesfm">google-research/timesfm</a>
<code>#timesFM</code> <code>#timeSeriesAI</code> <code>#forecasting</code> <code>#foundationModels</code> <code>#openSource</code>

O TimesFM 2.5 reduziu de 500M para 200M parâmetros e expandiu o contexto 8x para 16K. Apache 2.0, roda em CPU e Apple Silicon.

**TimesFM 2.5** from Google Research shrank from 500M to 200M parameters while expanding context 8x to 16K. Decoder-only transformer, pretrained on billions of time-series points, Apache 2.0, runs on CPU through Apple Silicon.

Dropped the frequency indicator that made v2.0 need manual config. Added a 30M quantile head for uncertainty out to 1K horizon. Nixtla's TimeGPT charges per API call for what Google recently open-sourced.

- **License:** Apache 2.0
- **Parameters:** 200M (down from 500M)
- **Context:** 16K (8x increase)

## Repo

**GitHub:** [google-research/timesfm](https://github.com/google-research/timesfm)

`#timesFM` `#timeSeriesAI` `#forecasting` `#foundationModels` `#openSource`


TimesFM 2.5 shrank from 500M to 200M parameters while expanding context 8x to 16K. Apache 2.0, runs on CPU and Apple Silicon.

TimesFM 2.5 — Google's Open-Source Time Series Foundation Model

O **TimesFM 2.5** do Google Research reduziu de 500M para 200M parâmetros enquanto expandia o contexto 8x para 16K. Transformer decoder-only, pré-treinado em bilhões de pontos de séries temporais, Apache 2.0, roda em CPU e Apple Silicon.

Removeu o indicador de frequência que obrigava configuração manual no v2.0. Adicionou uma cabeça quantil de 30M para incerteza em até 1K de horizonte. O TimeGPT da Nixtla cobra por chamada de API pelo que o Google recentemente tornou open source.

- **Licença:** Apache 2.0
- **Parâmetros:** 200M (reduzido de 500M)
- **Contexto:** 16K (aumento de 8x)

## Repositório

**GitHub:** [google-research/timesfm](https://github.com/google-research/timesfm)

`#timesFM` `#timeSeriesAI` `#forecasting` `#foundationModels` `#openSource`
