モデル情報

moirai-2.0-R-small

Salesforce · moirai-2.0-R-small

Moirai 2.0 is a decoder-only universal time series forecasting transformer model pre-trained on: - Subset of GIFT-Eval Pretrain, and Train datasets (Non-leaking historical context). - Mixup data generated from non-leaking subsets of Chronos Dataset. - Synthetic time series produced via KernelSynth introduced in Chronos paper. - Internal Salesforce operational data. We make significant improvements over the first version of Moirai (please refer to the paper for previous version): - Switched from a distributional loss to a quantile loss formulation. - Moved from single-token to multi-token prediction, improving efficiency and stability. - Added a data filtering mechanism to filter out non-forecastable, low quality, time series during pretraining. - Added a new patch token embedding which includes missing value information. - Added patch-level random mask to improve robustness of the model during inference. To perform inference with Moirai 2.0, install the uni2ts library from our GitHub repo.

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表形式・時系列予測license:cc-by-nc-4.0
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情報更新日時2026/11/2 19:16:25
OVERVIEW

モデル紹介

Moirai 2.0 is a decoder-only universal time series forecasting transformer model pre-trained on: - Subset of GIFT-Eval Pretrain, and Train datasets (Non-leaking historical context). - Mixup data generated from non-leaking subsets of Chronos Dataset. - Synthetic time series produced via KernelSynth introduced in Chronos paper. - Internal Salesforce operational data. We make significant improvements over the first version of Moirai (please refer to the paper for previous version): - Switched from a distributional loss to a quantile loss formulation. - Moved from single-token to multi-token prediction, improving efficiency and stability. - Added a data filtering mechanism to filter out non-forecastable, low quality, time series during pretraining. - Added a new patch token embedding which includes missing value information. - Added patch-level random mask to improve robustness of the model during inference. To perform inference with Moirai 2.0, install the uni2ts library from our GitHub repo.

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-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。