3月24日，国际权威时间序列评测基准GIFT-Eval最新榜单正式揭晓，朗新科技（300682）自主研发的九功时序大模型表现亮眼，在极具挑战性的Zero-shot（零样本）赛道中脱颖而出，一举夺得中国第一的优异成绩，标志着公司在时序大模型领域的研发实力跻身全球领先行列。

GIFT-Eval被业界公认为全球范围内最具权威性和影响力的时序模型评测基准之一，横跨能源（850101）、金融、医疗等7个异构数据分布领域，覆盖10种采样频率，包含超过14万条真实世界的时间序列数据，数据量远超传统基准。该评测要求模型必须具备极强的领域适应能力，无法通过单一领域的过拟合来取得高分，重在检验模型在极端多元复杂场景下的真实性能。

本次榜单竞争异常激烈，前列席位汇聚了Google、IBM、Amazon、MIT、清华大学、阿里等全球顶尖科技巨头与知名学府。面对这一挑战，朗新九功时序大模型凭借出色的跨领域泛化能力，在众多强者中突围，成为时序预测领域的标杆。

这一成绩的取得，得益于九功时序大模型在研发阶段构建了涵盖多行业、多分布特征的综合预训练数据集。通过在海量异构数据上进行全方位预训练，模型可有效捕捉跨领域的通用时序特征，而非局限于特定场景的记忆，这也为它强大的零样本泛化预测能力奠定了坚实基础。

具体来讲，在数据基础构建方面，整合多源异构数据，通过广泛收集、筛选清理与动态合成方法，有效解决样本稀缺问题；在前沿混合架构方面，融合多种基础模型的优势与训练方法，增强非线性关系捕捉能力，提升模型训练效率；在测试增强策略方面，深入挖掘模型已习得的表征能力，进一步提升输出结果精度。

作为朗新九功AI能源（850101）大模型的关键部分与核心底座，时序大模型为整个体系提供了精准的时序感知与预测能力。面对负荷预测、电力交易、充电运营、算电协同等业务场景对高精度时序预测的依赖，该大模型能够有效支撑业务智能化升级，提升预测准确性与决策效率。此外，该大模型具备自我进化能力，随着业务场景中海量真实数据的持续注入，模型将不断迭代优化、自我完善，通过在真实场景中的持续积累，形成独特的行业洞察与技术壁垒。

此次荣誉登榜，不仅是对朗新九功时序大模型技术实力的高度认可，更是中国科技企业在人工智能（885728）领域突破创新的生动体现。朗新科技（300682）将持续深耕AI技术研发与行业应用，推动AI与能源（850101）等核心领域深度融合，让能源（850101）服务与运营迈向高效、智慧、低碳、可持续。