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IBM Granite PatchTST-FM-r2: Neues SOTA-Zeitreihen-Fundamentmodell mit Apache-2.0
IBM hat die zweite Version seines Zeitreihen-Fundamentmodells PatchTST-FM-r2 veroeffentlicht - inzwischen mit rund 385 Millionen Parametern, Kontext bis 8.192 Zeitschritten und einem 99-Quantil-Kopf fuer probabilistische Prognosen. Das Modell ersetzt den Feed-Forward-Block des Vorgaengers durch Conformer-Bloecke, die Multi-Head-Self-Attention mit temporaler Faltung kombinieren - und damit lang- und kurzfristige Zeitstrukturen gleichzeitig erfassen.
Spitzenreiter bei offenen Modellen
Auf der GIFT-Eval-Benchmark ist PatchTST-FM-r2 seit dem 8. September das beste replizierbare Zero-Shot-Modell unter einer kommerziell unbeschraenkten Open-Source-Lizenz - insgesamt Rang 2 in dieser Kategorie, gemessen an CRPS und MASE. Anwenderkoennte: Bedarfs-, Preis-, Energie-, Verkehrs- und Telemetrie-Prognosen ohne eigenes Training, plus Imputation fehlender Werte.
Lizenz und Einsatz
Dual-lizenziert unter Apache-2.0 und OpenMDW-1.0, damit bewusst enterprise-tauglich. Der Code liegt im Granite-TSFM-Repository und ist abwaertskompatibel zu r1-Checkpoints. Installation via pip install "granite-tsfm>=0.3.9", danach laedt das Modell direkt vom Hugging Face Hub. Erwahnenswert: IBM bringt die Granite-Zeitreihen-Familie (PatchTST, FlowState, TTM, TSPulse) auch als Early Access nach Confluent Cloud - dort laufen Prognosen und Anomalie-Erkennung direkt in Flink-Pipelines per SQL-Funktion. Das passt zu IBMs Linie: CPU-taugliche Zeitreihen-KI ohne GPU-Hosting oder Feature-Engineering.