押注记忆原生，MemT 1.0 破局养成系 AI 下半场
2026.10.20 · 产品 · 新模型 · 官方发布
记忆张量发布并开源 MemT 1.0，记忆内化进模型架构而非外挂检索。
记忆张量正式发布并开源 MemT 1.0 记忆原生大模型，将记忆内化进底层架构，由模型自己学会读写、更新和调用记忆。在 11 项系统记忆基准测试中，MemT-1.0-Flash 与 Nano 均分达 50.6 和 47.0，分别领先同组最强参数化记忆基线 12.5 分和 8.9 分。
- 记忆内化进底层架构，非外挂检索模块
- 500 多轮、约 6.6 万 token 闭卷测试准确区分定论与备选
- 11 项记忆基准：Flash 50.6、Nano 47.0 均分
- SWE-bench Verified 实战成功率升至 69.73%
- 128K 历史下持久状态存储约为完整上下文 KV cache 的六十六分之一
为什么值得看
记忆原生路线能否让 AI 越用越懂你，值得关注。
适合谁关注
关注大模型架构、AI 助理与智能体的开发者。