Zero-shot forecasting

TimeH2O-v1 scoort 91,9 procent op fev-bench en voorspelt vraagreeksen zonder modelspecifieke training. De gewichten zijn niet-commercieel gelicentieerd; interne evaluatie mag, live bedrijfsbesluiten vallen buiten de huidige voorwaarden.

Timestral voorspelt vraag, voorraad en capaciteit zonder training per tijdreeks. De vier modellen lopen van 5 tot 209 miljoen parameters en draaien volgens Mistral op CPU. De benchmarkcijfers zijn nog claims van de maker.

IBM maakt Granite PatchTST-FM-r2 beschikbaar als zelf te draaien model voor zero-shot forecasting. De commerciële licentie verlaagt een juridische drempel, terwijl infrastructuur, validatie en onderhoud bij de gebruiker blijven.

Googles nieuwe voorspelmodel TimesFM-3 staat bovenaan drie benchmarks, maar de licentie verbiedt productie en omzetgerelateerd gebruik. Zakelijk voorspellen kan alleen via versie 2.5 of de betaalde route in BigQuery.