/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
Kronos-base
Библиотека
kronos-mlx
Опубликована
12 апр 2026

Ссылки

Hugging Face

kronos-mlx-base

gxcsoccer
Прогноз временных рядовTime_series → time_series3 профессии

Порт Kronos-base для MLX прогнозирует финансовые временные ряды на устройствах Apple Silicon.

247скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены12 апр 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

gxcsoccer/kronos-mlx-base — порт модели NeoQuasar/Kronos-base для библиотеки MLX, разработанный gxcsoccer для запуска на Apple Silicon. Это вариант Kronos с 102 млн параметров: Transformer с 12 слоями и размерностью скрытого состояния 832, обученный для прогнозирования финансовых временных рядов. Для работы модель используют вместе с токенизатором gxcsoccer/kronos-mlx-tokenizer-base; максимальный контекст составляет 512 шагов.

Модель предназначена для прогнозирования финансовых временных рядов, в том числе свечных данных и волатильности. Базовая модель также описана как средство генерации синтетических рыночных данных, однако карточка этого порта не подтверждает отдельно поддержку такой задачи. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors и использует библиотеку kronos-mlx. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • прогнозирование следующих значений финансовых временных рядов
  • прогнозирование движения рыночных свечей
  • оценка будущей волатильности рынка

Ограничения

Контекст ограничен 512 шагами; для работы требуется совместимый токенизатор Kronos MLX. README не приводит оценок качества прогноза.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиI.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Kronos-base (MLX)

Apple MLX port of NeoQuasar/Kronos-base — the 102M-parameter Kronos variant. d_model=832, n_layers=12, max_context=512. Pair with gxcsoccer/kronos-mlx-tokenizer-base.

Usage

from kronos_mlx import Kronos, KronosTokenizer, KronosPredictor

tokenizer = KronosTokenizer.from_pretrained("gxcsoccer/kronos-mlx-tokenizer-base")
model     = Kronos.from_pretrained("gxcsoccer/kronos-mlx-base")
predictor = KronosPredictor(model, tokenizer, max_context=512)

For 8-bit Linear weight quantization (390 MB → ~115 MB, -71 %):

model = Kronos.from_pretrained("gxcsoccer/kronos-mlx-base", bits=8)

8-bit on Kronos-base is much higher fidelity than on Kronos-small thanks to the larger model's redundancy — recommended for memory-constrained Apple Silicon.

Original

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · kronos-mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
52f80e9

0 моделей

    Создать бенчмарк