Tencent 開源 Hy-Memory-30B-A3B 記憶寫入模型

發生什麼事

Tencent Hunyuan 在 Hugging Face（模型託管平台）釋出 Hy-Memory-30B-A3B。模型卡稱它是 compact long-term-memory writer model（~3B active parameters），負責外部記憶框架的寫入路徑：決定保留哪些資訊、如何表示、新證據如何更新記憶庫。截至本站記錄時，它列在 Hugging Face 熱門模型清單（來源日期 10 月 15 日），10 月 16 日也有人貼到 Reddit 的 r/LocalLLaMA（本地模型討論版）。 Hugging Face 熱門模型 Reddit r/LocalLLaMA

官方 GitHub 頁面稱它是 30B-A3B MoE（混合專家，每次只啟動部分參數）模型，2026 年 10 月開源並附技術報告。模型卡說明它可取代 Mem0、MemOS 與 Hy-Memory（三者為外部記憶框架）內的通用 LLM（大型語言模型），並分兩階段訓練：先做 Memory On-Policy Distillation（OPD，老師模型對學生寫出的記憶狀態給予密集監督），再做 Attributed Memory Reinforcement Learning（強化學習，依每個 chunk〔資料片段〕分配功勞）。 官方原文・github.com Hugging Face 熱門模型

模型卡自報的評測只更換記憶寫入模型，檢索設定、回答模型與評審模型固定；每個基準用固定 20% 子樣本，每個框架分數為 LoCoMo Judge、LongMemEval（LME）、PersonaMem-v2（PM-v2）、Travel SPS、Shopping PS、Code Memory Bench（CMB）六項記憶評測的等權平均，Overall 為四個框架的等權平均。EverMemOS（另一個記憶框架）在訓練中被保留不用。 Hugging Face 熱門模型

模型卡自報的 Avg. 為：Hy-Memory-30B-A3B 55.49、Claude Opus 5 54.62、DeepSeek V4.1 Flash 53.64、Hy3 51.63、Qwen3.6-35B-A3B 50.37、Hy3-A3B Base 47.66、Qwen3-30B-A3B 44.37。分框架看，Hy-Memory-30B-A3B 對 Claude Opus 5，Mem0 為 54.02 對 53.43，Hy-Mem. 為 60.55 對 60.53，MemOS 為 50.51 對 50.50，EverMem. 為 56.89 對 54.04。 Hugging Face 熱門模型

誰受影響

使用或開發記憶框架的開發者會碰到這個模型。模型卡列出以 Transformers（Hugging Face 的 Python 函式庫）、vLLM（開源模型推論伺服器）、SGLang（另一個推論服務框架）載入的方式，後兩者皆以 OpenAI-compatible API（相容 OpenAI 介面的 API）呼叫。 Hugging Face 熱門模型

限制與未定事項

上述成績出自發布者的模型卡與技術報告，來源中沒有第三方獨立評測，成績尚未經第三方驗證。比較只涵蓋記憶寫入這一環，每個基準使用固定 20% 子樣本，比較對象為 Claude Opus 5、DeepSeek V4.1 Flash、Hy3、Qwen3.6-35B-A3B、Hy3-A3B Base 與 Qwen3-30B-A3B。 Hugging Face 熱門模型 官方原文・github.com

各方說法

r/LocalLLaMA 貼文者在 10 月 16 日的貼文寫道：「interesting focus: "A 3B active model beats Opus 5 at memory" (whatever that means :D)」。該貼文只附模型卡連結與這句話。 Reddit r/LocalLLaMA