2026 年时间序列工具包：5 个自主预测基础模型

介绍

大多数预测工作涉及为每个数据集构建自定义模型 – 在这里拟合 ARIMA，在那里调整 LSTM，并努力解决 先知的超参数。基础模型扭转了这一局面。它们经过大量时间序列数据的预训练，无需额外训练即可预测新模式，类似于 GPT 可以编写从未明确见过的主题。此列表涵盖了构建 2026 年生产预测系统所需了解的五个基本基础模型。

从特定于任务的模型到基础模型编排的转变改变了团队进行预测的方式。预训练模型已经了解通用时间模式，而不是花费数周时间调整参数并为每个新数据集争论领域专业知识。团队无需广泛的机器学习基础设施即可获得更快的部署、更好的跨领域泛化并降低计算成本。

1. Amazon Chronos-2（生产就绪基础）

亚马逊 Chronos-2 对于转向基础模型预测的团队来说，这是最成熟的选择。该预训练 Transformer 模型系列基于 T5 架构，通过缩放和量化对时间序列值进行标记 – 将预测视为语言建模任务。 2025 年 10 月版本扩展了支持单变量、多变量和协变量预测的功能。

该模型提供最先进的零样本预测，始终优于开箱即用的调整统计模型，在单个 GPU 上每秒处理 300 多个预测。拥有数百万次下载 抱脸 以及与 AWS 工具的本机集成，例如 贤者创客 和 自动胶子，Chronos-2 拥有基础模型中最强大的文档和社区支持。该架构有五种规模，参数范围从 900 万到 7.1 亿不等，因此团队可以在性能与计算限制之间取得平衡。查看实施情况 GitHub，回顾一下技术方法 研究论文，或者从 Hugging Face 中获取预训练模型。

2. Salesforce MOIRAI-2（通用预报员）

Salesforce MOIRAI-2 通过其通用预测架构解决了处理混乱的现实世界时间序列数据的实际挑战。这种仅解码器的变压器基础模型适用于单个框架内的任何数据频率、任何数量的变量和任何预测长度。该模型的“任意变量注意力”机制可以动态调整到多变量时间序列，而不需要固定的输入维度，这使其与为特定数据结构设计的模型区分开来。

MOIRAI-2 在 GIFT-Eval 排行榜上的非数据泄漏模型中排名靠前，在分布任务和零样本任务上都具有强大的性能。对 LOTSA 数据集（跨九个领域的 270 亿个观测值）进行训练，使模型能够稳健地泛化到新的预测场景。团队受益于完全开源的开发和积极的维护，这使得它对于涉及多个变量和不规则频率的复杂的现实应用程序很有价值。该项目的 GitHub 存储库 包括实施细节，而 技术论文 和 Salesforce 博客文章 解释通用预测方法。预训练模型已开启 抱脸。

3.Lag-Llama（开源骨干网）

拉格-骆驼 通过受 Meta 的 LLaMA 架构启发的纯解码器变压器，为基础模型带来概率预测功能。与仅产生点预测的模型不同，Lag-Llama 为每个预测步骤生成带有不确定性区间的完整概率分布 – 决策过程所需的量化不确定性。该模型使用滞后特征作为协变量，并在小数据集上进行微调时显示出强大的小样本学习能力。

完全开源的性质和宽松的许可使得任何规模的团队都可以使用 Lag-Llama，而它在 CPU 或 GPU 上运行的能力消除了基础设施障碍。通过主要机器学习会议上的出版物获得的学术支持增加了验证。对于优先考虑透明度、可重复性和概率输出而不是原始性能指标的团队，Lag-Llama 提供了可靠的基础模型骨干。这 GitHub 存储库 包含实现代码，并且 研究论文 详细介绍了概率预测方法。

4. Time-LLM（LLM 适配器）

时间-法学硕士 采用不同的方法，将现有的大型语言模型转换为预测系统，而不修改原始模型权重。这个重编程框架将时间序列补丁转换为文本原型，让 GPT-2、LLaMA 或 BERT 等冻结的 LLM 理解时间模式。 “提示作为前缀”技术通过自然语言注入领域知识，因此团队可以使用现有的语言模型基础设施来预测任务。

这种适配器方法非常适合已经在生产中运行 LLM 的组织，因为它消除了部署和维护单独的预测模型的需要。该框架支持多个骨干模型，当新版本可用时，可以轻松地在不同的法学硕士之间切换。 Time-LLM 代表了“代理人工智能”预测方法，其中通用语言理解能力转移到时间模式识别。通过以下方式访问实施 GitHub 存储库，或查看中的方法 研究论文。

5. Google TimesFM（大型科技标准）

谷歌时代FM 提供由最大的技术研究组织之一支持的企业级基础模型预测。这种基于补丁的纯解码器模型在 Google 内部数据集的 1000 亿个真实时间点上进行了预训练，以最少的配置在多个领域提供强大的零样本性能。该模型设计优先考虑大规模生产部署，反映了其源于 Google 内部预测工作负载。

TimesFM 经过在 Google 生产环境中的广泛使用，久经考验，为团队在业务场景中部署基础模型树立了信心。该模型平衡了性能和效率，避免了较大替代方案的计算开销，同时保持了有竞争力的准确性。 Google Research 的持续支持意味着持续的开发和维护，使 TimesFM 成为寻求企业级基础模型功能的团队的可靠选择。通过访问模型 GitHub 存储库，回顾一下架构 技术论文，或阅读实施细节 谷歌研究博客文章。

结论

基础模型将时间序列预测从模型训练问题转变为模型选择挑战。 Chronos-2 提供生产成熟度，MOIRAI-2 处理复杂的多变量数据，Lag-Llama 提供概率输出，Time-LLM 利用现有的 LLM 基础设施，TimesFM 提供企业可靠性。根据您对不确定性量化、多变量支持、基础设施约束和部署规模的特定需求来评估模型。首先对代表性数据集进行零样本评估，以确定哪种基础模型适合您的预测需求，然后再进行微调或定制开发。