IBM은 네 가지 Granite 시계열 모델을 재학습 없이 결합하는 Ensemble R1 사용법과 평가를 공개했다. 기본 확률 앙상블은 모델마다 같은 비중을 주고 중앙값과 분위수를 출력하며, IQR 방식은 예측 구간이 좁은 모델의 비중을 높인다. 97개 GIFT-Eval 구성에서 기본 앙상블의 MASE는 0.683으로 최선 단일 모델의 0.685보다 조금 낮았지만 확률 예측 오차는 단일 모델이 더 좋았다. 좁은 구간이 정확도를 뜻하지 않으므로 과신한 모델에 치우칠 수 있는 IQR과 기본 방식을 실제 업무 데이터에서 비교해야 한다.