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Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，提供 5M、28M、123M 和 209M 四个参数版本，用于零样本预测，权重已在 Hugging Face 开放。209M 版采用带时间注意力和变量注意力的 patch-based transformer，共 24 层，支持单变量与多变量预测、过去型与已知未来协变量，可输入最多 32,768 个历史时间步，单次前向最多预测 1,024 步，输出 21 个分位数的概率预测；源代码已在 GitHub 开放以复现基准结果。
Mistral 发布零样本预测时间序列基础模型 Timestral，含 5M、28M、123M、209M 四个参数版本，本次为 209M 检查点。模型支持单变量与多变量预测、协变量及 21 个分位数的概率预测，上下文最长 32,768 步、单次前向可预测 1,024 步。Timestral-209M 在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大基准上取得 SOTA 零样本精度，源码已在 GitHub 开放，采用 Modified MIT 许可证。
Venice.ai 与 Eric Hartford 及 Dolphin 团队合作发布基于 Mistral 24B 的 venice-uncensored 权重，定位为平台上无硬编码对齐的模型，对齐由用户系统提示词决定。模型卡保留 Mistral 默认 V7-Tekken 聊天模板，给出用于去审查的示例系统提示词，推荐 temperature=0.15，可用 vLLM（需 vllm>=0.6.4、mistral_common>=1.5.2）或 transformers 运行，全精度约需 60GB 以上显存。
推荐理由：模型卡写明了依赖系统提示词设定对齐的思路和推荐采样参数，本地部署者可以据此直接上手。