Компания IBM анонсировала выход PatchTST-FM-r2, новой модели в семействе Granite Time Series. Модель содержит около 385 млн параметров и использует архитектуру на основе конформерных слоев, сочетающих механизмы внимания и свертки для анализа как долгосрочных, так и краткосрочных зависимостей. Согласно данным компании, PatchTST-FM-r2 демонстрирует высокие показатели в режиме zero-shot прогнозирования и является одной из наиболее эффективных моделей среди доступных под коммерчески ориентированными лицензиями Apache 2.0 и OpenMDW 1.0. Модель поддерживает контекст до 8192 шагов и позволяет выполнять вероятностное прогнозирование, а также импутацию пропущенных значений. По состоянию на 8 сентября 2026 года, согласно бенчмарку GIFT-Eval, PatchTST-FM-r2 занимает второе место среди воспроизводимых zero-shot моделей. Разработчики отмечают, что модель не требует дообучения для работы с новыми данными, что упрощает её интеграцию в прикладные задачи, такие как анализ телеметрии или прогнозирование спроса.