MemT 1.0是记忆张量10月20日开源的记忆原生模型,含36B Nano和288B Flash。它在Transformer选定层并联固定大小记忆,每轮逐token写入,回答时只读记忆、不再放入聊天原文;写什么通过“老师看原文、学生只看记忆”的蒸馏训练获得。11个记忆评测中,它在参数化记忆方法里排第一,但仍低于文本记忆方案,长历史细节保真度待补。长历史下更划算:128K时端到端快1.86倍,存储约为整段上下文的1/66,短对话反而更慢。固定容量会覆盖压缩细节,使用中只更新局部记忆,模型权重不变,离“越用越聪明”仍有距离。