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AI 综述
2026年10月20日,记忆张量开源发布MemT 1.0系列记忆原生模型。该系列包含两个型号:Nano为36B参数、激活3B,基座为Qwen3.6-35B-A3B;Flash为288B参数、激活17B,基座为DeepSeek-V4-Flash。模型在选定的Transformer模块中加入与注意力并行的记忆分支,把经验编码为可更新的矩阵状态并参与后续生成。在500项SWE-bench Verified任务中,Nano关键断点平均成功率为69.73%,无经验基线为66.07%;在128K长历史下,端到端推理速度约为完整上下文方案的1.86倍,每条轨迹持久状态占用为完整上下文KV Cache的六十六分之一。目前尚无后续发展事实。
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记忆张量开源发布 MemT 1.0 系列记忆原生模型事件进展
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- 来源：36氪 · AI
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10月20日
36氪 · AI
记忆张量开源发布 MemT 1.0 系列记忆原生模型
记忆张量开源发布 MemT 1.0 系列记忆原生模型，包含 36B 参数、激活 3B 的 Nano 和 288B 参数、激活 17B 的 Flash 两个型号，基座分别为 Qwen3.6-35B-A3B 和 DeepSeek-V4-Flash。模型在选定的 Transformer 模块中加入与注意力并行的记忆分支，把经验编码为可更新的矩阵状态并参与后续生成。在 500 项 SWE-bench Verified 任务中，Nano 关键断点平均成功率 69.73%，无经验基线为 66.07%；128K 长历史下端到端推理速度约为完整上下文方案的 1.86 倍，每条轨迹持久状态占用为完整上下文 KV Cache 的六十六分之一。