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Hy-Memory-30B-A3B
Tencent Hunyuan
- Veröffentlicht
- 15. Oktober 2026
- Datenstand
- 24. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
Hy-Memory-30B-A3B ist ein spezialisiertes Sprachmodell von Tencent Hunyuan für das Schreiben dauerhafter Erinnerungen in Frameworks wie Mem0, Hy-Memory und MemOS. Die HF-Dateimetadaten zählen 30,06 Milliarden Gesamtparameter. Die Modellkarte nennt ungefähr 3 Milliarden aktive Parameter. Die Konfiguration unterstützt exakt 262.144 Kontext-Token.
Das Modell verarbeitet Text und steht unter Apache 2.0. Tencent prüft es auf vier Memory-Frameworks, darunter EverMemOS als zurückgehaltenes Framework. Die berichteten Tabellen mitteln sechs Kennzahlen je Framework auf festen 20-Prozent-Stichproben.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Anbieterkennung | tencent/Hy-Memory-30B-A3BQuelle |
| Zugang | Offene Gewichte zur lokalen BereitstellungQuelle |
| Eingabemodalitäten | TextQuelle |
| Ausgabemodalitäten | TextQuelle |
| Lizenz | Apache 2.0Quelle |
| Parameterzahl | Die HF-Safetensors-Metadaten zählen 30.064.725.888 Parameter. Die Modellkarte nennt rund 3B aktive Parameter; eine exakte aktive Zahl ist nicht veröffentlicht.Quelle |
| Kontextfenster | Die veröffentlichte Konfiguration setzt max_position_embeddings auf 262.144 Token.Quelle |
| Spezialisierung | Spezialisiertes Sprachmodell für das Schreiben und Aktualisieren dauerhafter Erinnerungen in externen Speicher-Frameworks. Es ersetzt dort den allgemeinen LLM-Schreibpfad.Quelle |
| Trainingsverfahren | Memory On-Policy Distillation gefolgt von Attributed Memory Reinforcement Learning.Quelle |
| Erstveröffentlichung | Die HF-Repository-Metadaten führen den Modellordner seit 15. Oktober 2026; die Forschungsarbeit trägt ebenfalls die Kennung arXiv:2610.22196.Quelle |
| Gehostete Anbieter | Zum Prüfdatum führt Hugging Face keine bereitgestellten Inference-Provider auf. Das belegt keinen dauerhaften Ausschluss anderer Dienste.Quelle |
| Parameterzahl | 30.064.725.888Quelle |
| Aktive Parameterzahl | ~3BQuelle |
| Kontextfenster in Token | 262.144Quelle |
| Lizenz | Apache-2.0Quelle |
| Memory-Benchmark-Suiten | LoCoMo Judge; LongMemEval; PersonaMem-v2; Travel SPS; Shopping PS; Code Memory BenchQuelle |
| Veröffentlichung | 2026-10-15Quelle |
| Zugang laut Quelle | Offene Gewichte unter Apache-2.0 zur lokalen Bereitstellung; zum Prüfzeitpunkt führte HF keinen Inferenzanbieter mit Deployment aufQuelle |
| Ausgabemodalität | Text-Updates für den SpeicherQuelle |
| Reasoning und Werkzeuge | Spezialisiertes Modell zum Schreiben von Speicherinhalten; nicht als allgemeiner Agent mit Tool-Calling dokumentiertQuelle |
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 65
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Mem0 six-metric average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 54.02
- Bewertung
- 54.02
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Memory cross-harness
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Tabelle 6; feste 20-%-Benchmark-Teilstichproben; Für Overall werden die vier Harnesses gleich gewichtet.
- Einordnung
- Mittelwert der sechs Scores pro Harness; deterministische feste 20-%-Stichprobe.
Hy-Memory six-metric average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 60.55
- Bewertung
- 60.55
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Memory cross-harness
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Tabelle 6; feste 20-%-Benchmark-Teilstichproben; Für Overall werden die vier Harnesses gleich gewichtet.
- Einordnung
- Mittelwert der sechs Scores pro Harness; deterministische feste 20-%-Stichprobe.
MemOS six-metric average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50.51
- Bewertung
- 50.51
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Memory cross-harness
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Tabelle 6; feste 20-%-Benchmark-Teilstichproben; Für Overall werden die vier Harnesses gleich gewichtet.
- Einordnung
- Mittelwert der sechs Scores pro Harness; deterministische feste 20-%-Stichprobe.
EverMemOS held-out six-metric average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 56.89
- Bewertung
- 56.89
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Memory cross-harness
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Tabelle 6; feste 20-%-Benchmark-Teilstichproben; Für Overall werden die vier Harnesses gleich gewichtet.
- Einordnung
- Mittelwert der sechs Scores pro Harness; deterministische feste 20-%-Stichprobe.
Overall macro average six-metric average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 55.49
- Bewertung
- 55.49
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Memory cross-harness
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Tabelle 6; feste 20-%-Benchmark-Teilstichproben; Für Overall werden die vier Harnesses gleich gewichtet.
- Einordnung
- Mittelwert der sechs Scores pro Harness; deterministische feste 20-%-Stichprobe.
Mem0: LoCoMo Judge (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 59.54
- Bewertung
- 59.54
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
Mem0: LongMemEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 73
- Bewertung
- 73
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
Mem0: PersonaMem-v2 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 51.62
- Bewertung
- 51.62
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
Mem0: Travel SPS (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 54.51
- Bewertung
- 54.51
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
Mem0: Shopping PS (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 18.33
- Bewertung
- 18.33
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
Mem0: Code Memory Bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 67.13
- Bewertung
- 67.13
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
Hy-Memory: LoCoMo Judge (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 73.28
- Bewertung
- 73.28
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Long-term memory
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Tencent Hy-Memory technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Anhang A; feste 20-%-Teilstichprobe; evaluiertes Modell nach dem RL-Training; sechs gleich gewichtete Metriken.
- Einordnung
- Anhang A wiederholt das entsprechende detaillierte Ergebnis aus der Haupttabelle. Deterministische feste 20-%-Stichprobe, keine neue unabhängige Evaluation.
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Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 24. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 24. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 24. Oktober 2026. 150 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | Vollständige Benchmarkstichprobe Hinweis Laut Bericht verwendet die Hauptmatrix feste 20-%-Teilstichproben der Benchmarks. Die geprüfte Modellkarte und der Bericht veröffentlichen jedoch keine vollständigen Stichprobenzahlen pro Metrik. |
| Nicht veröffentlicht | Konfidenzintervalle Hinweis Für die deterministische Einmal-Auswertung werden keine Konfidenzintervalle berichtet. Die Autoren erklären ausdrücklich, dass kleine Abstände von 0,01-0,02 statistisch nicht aufgelöst sind. |
| Nicht veröffentlicht | Preise der gehosteten API Hinweis Es wurde weder ein gehosteter Inferenzanbieter noch ein wiederkehrender API-Preis belegt. Offene Gewichte und eine lokale vLLM-Schnellstartanleitung bedeuten keine kostenlose gehostete API. |
| Nicht veröffentlicht | Maximale Ausgabelänge Hinweis In der geprüften Modellkarte, Konfiguration und im Bericht wurde keine modellweite Höchstzahl generierter Token gefunden. Framework-spezifische Prompt-Limits zum Schreiben von Speicherinhalten sind keine modellweite Ausgabebegrenzung. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Wissensstichtag Hinweis In der geprüften Modellkarte, im technischen Bericht, in der Konfiguration, in den Metadaten und im verlinkten Quellrepository wurde kein modellweiter Trainings- oder Wissensstichtag gefunden. Repository- und Veröffentlichungsdaten sind Release- beziehungsweise Publikationsdaten, kein Datenstand des Modells. |
| Ungeklärt | Aktuelle OpenCompass-Ergebnisse Hinweis Die aktuelle öffentliche OpenCompass-Rangliste konnte bei der Quellenprüfung nicht vollständig ausgelesen werden. Mögliche Ergebnisse für dieses genaue Modell bleiben deshalb ungeklärt. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Modellgenaue ARC-Prize-Ergebnisse Hinweis Die vollständigen aktuellen öffentlichen ARC-Prize-Auswertungen und das Modellregister wurden gelesen. Für dieses Zielmodell findet sich keine exakte Identität in ARC-AGI-1/2/3. Ähnliche Namen ohne exakte Modellbrücke wurden nicht zugeordnet. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Modellgenaue Scale-Labs-Ergebnisse Hinweis Der Scale-Labs-Index und die aktuellen öffentlichen Ergebnisboards im begrenzten Capture-Satz wurden gelesen. Für dieses Zielmodell wurde keine exakte Zeile gefunden. Kimi-K3- und undatierte DeepSeek-V4.1-Flash-Zeilen werden nicht neueren Modellen zugeordnet. |
| Weitere Quelle | Tencent Hy-Memory technical report (abgerufen 24. Oktober 2026) · Tencent Hy-Memory technical report · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 24. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Tencent Hy-Memory repository (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Hugging Face model metadata API (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |