The Forecasting Company 开源 t0 时序预测模型及端侧运行时
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2026 年 10 月 14 日,The Forecasting Company 正式开源了名为 t0 的时间序列预测基础模型及配套代码库 tfc-t0。该模型包含 t0-alpha、t0-beta 和 t0-gamma 三个版本,其中最大规模的 t0-gamma 参数量为 2.56 亿(256M)。模型支持概率性预测,并允许使用历史及已知未来的协变量进行增强。材料披露 t0-gamma 采用 24 层 Decoder-style patch transformer 架构,同时发布了 MLX 端侧运行时以支持部署。
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- Hacker News · AIThe Forecasting Company 发布 2.56 亿参数时序预测模型 t0 及 MLX 端侧运行时
The Forecasting Company 正式开源了名为 t0 的时间序列预测基础模型及其配套代码库 tfc-t0,该模型包含 t0-alpha、t0-beta 和 t0-gamma 三个版本,其中最大规模的 t0-gamma 参数量为 2.56 亿(256M),支持概率性预测并允许使用历史及已知未来的协变量进行增强。 材料详细披露了 t0-gamma 的具体架构配置:采用 24 层 Decoder-style patch transformer 结构,Embedding 维度为 1024,Feedforward 维度为 2048,注意力头数为 8,Patch size 为 32,训练时覆盖 21 个分位数水平(从 0.01 到 0.99)。在推理设置上,官方推荐通过 trim_leading_missing、symmetric_averaging、clip_nonnegative 和 snap_integers 四个可选参数来复现其发布的基准分数,这些参数分别用于忽略缺失值、对称平均化、非负截断和整数取整。 针对部署场景,材料特别强调了 MLX 运行时的特性,这是一个专为 Apple Silicon 构建的一体化推理环境,要求 macOS 14 或更新版本及原生 arm64 Python 3.10+,且不需要安装 PyTorch。此外,ONNX 导出目前仅涵盖 t0-alpha 版本(FP16 和 INT8),尚未包含 t0-beta 或 t0-gamma 的 ONNX 导出,这意味着在需要高性能端侧部署时,用户需权衡模型精度与硬件兼容性。
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