GIFT-Eval 是时间序列预测领域广泛使用的公开评测基准，全称 General Time-series Forecast Model Evaluation，用于统一衡量各类基础模型在零样本多元时间序列预测任务上的表现。随着时序基础模型近两年密集发布，GIFT-Eval 与 TIME 等榜单已成为厂商和研究者展示模型能力的核心参照，排名竞争也日趋激烈。
GIFT-Eval 榜单近期进展
当前焦点与观察点
目前 GIFT-Eval 相关讨论的焦点集中在三方面。其一，参数效率之争：Mistral 的 Timestral 用 209M 参数对标 330M 参数的 TimesFM-3，说明榜单比拼的已不只是规模，而是架构与训练数据质量。其二，榜单的多元性：像 OpenTSLM TeeMoE 这类将时间序列与语言模型统一的工作（arXiv）正在探索超越纯数值预测的评测维度，GIFT-Eval 能否覆盖这类混合模态能力仍待观察。其三，榜单本身的公信力：随着头部厂商接连刷榜，社区也在关注评测集是否存在过拟合风险、以及工业落地表现与榜单排名是否一致。
总体来看，GIFT-Eval 已从学术工具演变为时序基础模型竞赛的公共舞台，短期内榜单排名预计仍会频繁更替，值得持续跟踪。