TimesFM 2.5：一款专为时间序列预测打造的预训练模型，开箱即用，零样本表现出色：
- 参数量缩减至2亿（原500M），更轻量
- 上下文长度提升至16k（原2k），适合长序列
- 已开源发布于 Hugging Face，Apache 2.0 许可
- 兼顾高性能与实用性，适合各种时间序列任务
这是时间序列预测领域的一个重要进步。传统时间序列模型在噪声较大的实际数据表现常常不尽如人意，复杂模型也难以达到预期。TimesFM 2.5通过大规模数据和更长上下文，展现了深度学习在这类任务中的潜力，尽管挑战依旧存在。
未来，结合更多数据和更强模型结构，时间序列预测有望突破更多应用场景，如经济预测、设备维护、气象分析等。期待社区的持续测试和反馈，推动模型不断进步。
更多详情和模型下载：
huggingface.co/google/timesfm-2.5-200m-pytorch
