MemT 1.0：把记忆做进模型层，两个数字很接近
MemOS 团队发布记忆原生大模型 MemT 1.0：Flash 版 288B、Nano 版 36B，把记忆做进模型层，让 AI 不必反复带着整段聊天记录。有转述称，它只用一块固定容量的记忆来回答问题，成功率 69.73%，比把全部原文放进上下文的 69.13% 稍高。
lxfater@lxfater原帖
为什么值得留
做长期对话产品时，可对比『记忆进模型』与『外挂检索』的成本。
可以从这里开始
找评测设置，用自己的长对话样本比较固定记忆与全文上下文的成功率与成本。
阅读时留意
两个数很接近，不足以说明显著领先；评测集与设置未见；模型是否开放权重未知。
OnBalls 导读整理于 2026.10.22。只读存档的帖文及同事件另一条帖子；论文和模型页未打开。