四款时序基础模型GIFT-Eval性能对比

2026年9月10日至10月16日，位于巴黎的华为诺亚方舟实验室、预测模型公司The Forecasting Company、Mistral AI与摩根大通发布时序基础模型Tabby、t0-gamma、Timestral和Morpheus-2.0，聚焦零样本概率预测。模型均采用标准化、分块、Transformer和分位数输出，并大量使用合成数据训练。差异主要在协变量处理：Tabby无法读取温度等外生变量；Timestral、t0和Morpheus可用跨序列注意力利用已知未来协变量。赛富时GIFT-Eval的97任务中，三者CRPS为0.446、0.452、0.455，统计上难以区分；Morpheus的MASE更优。能源和交通任务里Morpheus占优，网站云运维、自然和医疗中Timestral更稳。独立评测者复现显示，提升更多指向数据与训练流程。许可影响选择：t0许可证更宽松，Timestral有营收限制，Tabby不可商用。若依赖外部驱动因素应避开Tabby，小模型更适合生产，企业应按自身数据实测选型。