モデル情報

granite-timeseries-tspulse-r1

ibm-granite · granite-timeseries-tspulse-r1

**TSPulse** models are ultra-compact pre-trained models for time-series data, featuring just **1M parameters** and supporting **GPU-free inference**. Designed for versatility, TSPulse excels across a wide range of tasks including **classification**, **anomaly detection (AD)**, **imputation**, and **similarity search**. At the architecture level, TSPulse introduces a novel dual-space masked reconstruction strategy that learns jointly from both time and frequency domains —- capturing complementary patterns in a unified embedding space. This is coupled with a dual-embedding disentanglement mechanism that produces both fine-grained embeddings for detailed analysis and semantic embeddings for broader understanding. These semantic embeddings are inherently robust to variations in time, magnitude, and noise, making them ideal for time-series retrieval. At the task level, TSPulse integrates several innovations: - **TSLens**: A fine-tuning module for task-aware feature extraction. - **Multi-head triangulation**: Fuses outputs from multiple prediction streams to enhance anomaly detection robustness. - **Hybrid masking**: Reduces bias during pre-training, improving zero-shot imputation.

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モデルウェイトオープンウェイト
情報更新日時2026/11/2 19:16:21
OVERVIEW

モデル紹介

**TSPulse** models are ultra-compact pre-trained models for time-series data, featuring just **1M parameters** and supporting **GPU-free inference**. Designed for versatility, TSPulse excels across a wide range of tasks including **classification**, **anomaly detection (AD)**, **imputation**, and **similarity search**. At the architecture level, TSPulse introduces a novel dual-space masked reconstruction strategy that learns jointly from both time and frequency domains —- capturing complementary patterns in a unified embedding space. This is coupled with a dual-embedding disentanglement mechanism that produces both fine-grained embeddings for detailed analysis and semantic embeddings for broader understanding. These semantic embeddings are inherently robust to variations in time, magnitude, and noise, making them ideal for time-series retrieval. At the task level, TSPulse integrates several innovations: - **TSLens**: A fine-tuning module for task-aware feature extraction. - **Multi-head triangulation**: Fuses outputs from multiple prediction streams to enhance anomaly detection robustness. - **Hybrid masking**: Reduces bias during pre-training, improving zero-shot imputation.

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:apache-2.0。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。