# 騰訊開源 Hy-Memory 記憶寫入模型：四個框架平均分小幅領先 Opus 5

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> 原作者：TencentAI_News (@TencentAI_News) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥 · 日期：2026-10-18

> 原始來源：https://x.com/TencentAI_News/status/2111024931941294158

## 證據與延伸閱讀

- [# 騰訊開源 Hy-Memory 記憶寫入模型：四個框架平均分小幅領先 Opus 5](https://x.com/TencentAI_News/status/2111024931941294158) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-17 · 支持主張：Tencent AI News 貼文宣布開源 Hy Memory 全套專案，並稱模型約有 3B 啟用參數；貼文內另有未由本次讀取的 README 或模型卡佐證的 MemoryArena 與內部回憶率數字，因此正文不採用那些數字。
- [Tencent-Hunyuan/Hy-Memory official README](https://raw.githubusercontent.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Memory/main/README.md) — 官方 Repository · 最後核對：2026-10-17 · 支持主張：支援版本與開源資訊、聊天／工作／程式記憶的資料結構，以及框架需設定語言模型與 embedding 服務。
- [Tencent Hunyuan Hy-Memory-30B-A3B model card](https://huggingface.co/tencent/Hy-Memory-30B-A3B/raw/main/README.md) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-17 · 支持主張：支援模型用途、訓練階段、四個記憶框架的六指標平均分、固定 20% 子樣本與測試設計，以及 vLLM 部署範例。

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

# 騰訊開源 Hy-Memory 記憶寫入模型：四個框架平均分小幅領先 Opus 5

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![Hy-Memory-30B-A3B 將新資訊寫入外部記憶庫；圖卡列出四個框架平均分及四框架總平均。數據為固定 20% 子樣本的六指標平均，非第三方複驗。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/tencent-hy-memory-2111024931941294158/v2/overview.png)
> 模型卡報告的四框架平均分為 55.49 對 54.62；各框架數值與總平均分別列示。結果來自固定 20% 子樣本，不代表每項指標都領先，也非第三方複驗。
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騰訊在 Hy Memory 2.0 開源計畫中，同步公開 Hy-Memory-30B-A3B。它的工作不是取代聊天模型回答問題，而是負責外部記憶系統的「寫入」：判斷哪些資訊要留下、怎麼整理，以及新資訊要如何更新既有記憶。這讓模型直接參與代理跨對話保留資訊的環節；目前最值得看的證據，是騰訊公布的四個記憶框架測試，以及它們的測試條件。

Hy-Memory-30B-A3B 的模型卡稱它約有 30B 總參數、約 3B 啟用參數，設計用途是長期記憶寫入。它可嵌入 Mem0、MemOS 與 Hy Memory 等框架，作為框架原本使用的一般語言模型的替代品，處理記憶的取捨與更新。**模型本身負責整理要寫進外部記憶庫的內容**；實際儲存與搜尋仍由框架及其資料庫等元件承擔。

Hy Memory 將使用情境分成聊天、工作與程式記憶。聊天記憶會把對話整理成不同層次；工作記憶分成記錄這次任務的事實，以及可供未來重用的經驗；程式記憶則再加入程式版本演進的差異鏈。這說明「記憶」不只是把聊天紀錄塞進資料庫：系統會依工作類型採用不同結構。至於模型寫入的結果如何保留，仍取決於所接入框架的設計。

![示意圖呈現對話／工作紀錄提供新資訊給 Hy-Memory-30B-A3B，由模型判斷留存與更新後寫入外部記憶庫。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/tencent-hy-memory-2111024931941294158/v2/inline-writer-flow.png)

> 依模型卡功能描述繪製的記憶寫入示意，不代表唯一產品流程或固定資料管線。

模型卡描述兩階段訓練：先用 Memory On-Policy Distillation（OPD）提供密集監督，再以 Attributed Memory Reinforcement Learning（AMRL）評估記憶庫的結果，將分數歸因到不同片段，並帶著選出的記憶狀態進入下一個視窗。白話來說，訓練目標不只在於寫出看似合理的摘要，也要讓留下的記憶在後續任務中有用；這是模型卡對訓練方法的說明，不等於獨立驗證了實際產品效果。

## 公布的測試結果如何解讀？

模型卡比較四種記憶框架中的寫入模型，報告每個框架的六項指標平均，以及四個框架等權平均的總分。作者稱測試只使用固定資料的 20% 子樣本；比較時固定框架版本、提示、檢索設定、回答模型與評分器，並讓各模型從空白記憶庫開始建立資料。EverMemOS 則被列為未參與訓練的框架。

在作者公布的框架平均分中，Hy-Memory-30B-A3B 在四個框架都略高於 Claude Opus 5；總平均是 **55.49 對 54.62，相差 0.87 分**。其中 Hy Memory 為 60.55 對 60.53，MemOS 為 50.51 對 50.50，差距都只有 0.02 或 0.01 分；Mem0 為 54.02 對 53.43，EverMemOS 為 56.89 對 54.04。這些是模型卡列出的六指標平均，不代表每個單項指標都領先，也不是第三方複驗。

![四個記憶框架的六指標平均比較：Mem0 54.02 對 53.43、Hy Memory 60.55 對 60.53、MemOS 50.51 對 50.50、EverMemOS 56.89 對 54.04。數據為固定 20% 子樣本，非第三方複驗。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/tencent-hy-memory-2111024931941294158/v2/inline-benchmark-averages.png)

> 各列為 Hy-Memory-30B-A3B 與 Claude Opus 5 的模型卡報告平均分；跨框架分數不是共用量尺。

這組結果支持「在這份固定 20% 子樣本測試中，模型的框架平均分略高」；不能直接推成成本更低、所有記憶任務都更好，或每個整合後的產品都會有相同提升。特別是 Hy Memory 與 MemOS 的平均差距極小，解讀時應同時看測試涵蓋範圍與框架分數，而不是只看總平均排名。

## 開源後，實際整合還需要什麼？

騰訊的 README 記載 Hy Memory 2.0 與 `hy-memory==2.0.3` 已發布，並開源 Hy-Memory 專案與 MemHub；模型權重則另放在 Hugging Face。README 的快速開始說明，框架需設定語言模型與 embedding 服務；模型卡提供以 vLLM 部署模型、呼叫 OpenAI 相容 API 的範例。因此，開源提供了程式、權重與整合入口，使用者仍需依框架配置模型服務、向量化與儲存後端。

這次發布值得注意之處，是把「長期記憶要留下什麼」做成可替換、可跨框架測試的專用模型。騰訊公布的結果在四個框架平均分上都稍高於 Opus 5，但測試是作者自報的固定子樣本結果，部分差距接近零。接下來真正有參考價值的，是不同部署者能否在自己的資料、框架與任務條件下重現這些表現。

![Hy Memory 架構圖：對話記憶採七層流程，工作與程式記憶採雙層流程；圖中標示寫入、儲存、搜尋與回應路徑。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/tencent-hy-memory-2111024931941294158/v2/media-0-r2Url.jpg)

> Hy Memory 架構圖：對話記憶採七層流程，工作與程式記憶採雙層流程；圖中標示寫入、儲存、搜尋與回應路徑。

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