モデル情報

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ibm-research · ttm-research-r2

TinyTimeMixers (TTMs) are compact pre-trained models for Multivariate Time-Series Forecasting, open-sourced by IBM Research. **With model sizes starting from 1M params, TTM (accepted in NeurIPS 24) introduces the notion of the first-ever “tiny” pre-trained models for Time-Series Forecasting.** This model card contains the model-weights for research-use only and full reproducibility of our results published in our paper. However - if you are looking for TTM model weights for commercial and enterprise use, please refer to our granite releases here TTM outperforms several popular benchmarks demanding billions of parameters in zero-shot and few-shot forecasting. TTMs are lightweight forecasters, pre-trained on publicly available time series data with various augmentations. TTM provides state-of-the-art zero-shot forecasts and can easily be fine-tuned for multi-variate forecasts with just 5% of the training data to be competitive. Refer to our paper for more details.

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表形式・時系列予測license:cc-by-nc-sa-4.0
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情報更新日時2026/11/2 19:16:40
OVERVIEW

モデル紹介

TinyTimeMixers (TTMs) are compact pre-trained models for Multivariate Time-Series Forecasting, open-sourced by IBM Research. **With model sizes starting from 1M params, TTM (accepted in NeurIPS 24) introduces the notion of the first-ever “tiny” pre-trained models for Time-Series Forecasting.** This model card contains the model-weights for research-use only and full reproducibility of our results published in our paper. However - if you are looking for TTM model weights for commercial and enterprise use, please refer to our granite releases here TTM outperforms several popular benchmarks demanding billions of parameters in zero-shot and few-shot forecasting. TTMs are lightweight forecasters, pre-trained on publicly available time series data with various augmentations. TTM provides state-of-the-art zero-shot forecasts and can easily be fine-tuned for multi-variate forecasts with just 5% of the training data to be competitive. Refer to our paper for more details.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:cc-by-nc-sa-4.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。