谷歌推出参数达2亿的纯解码器架构时间序列基础模型TimesFM-2.5,该模型支持16K上下文长度,并具备原生概率预测能力,推动时间序列预测走向实用化。在GIFT-Eval基准测试的零样本基础模型评估中,TimesFM-2.5表现突出,通过参数规模减半与上下文长度扩展,实现了效率与性能的双重提升。目前,该模型已在Hugging Face平台开放访问,与BigQuery及Model Garden的集成工作正在进行中,有望加速零样本时间序列预测在真实业务场景中的应用。