Tencent, yapay zeka ajanları için 30B parametreli MoE bellek yazıcı modeli Hunyuan Hy Memory 2.0'yı açık kaynak yaptı

Tencent'in Hunyuan ekibi, yapay zeka ajanlarına oturumlar arasında kalıcı bellek kazandırmaya yönelik bir araç seti olan Hy Memory 2.0'yı açık kaynak yaptı. dev.to'da yayımlanan bir yazıya göre sürüm 15 Ekim 2026'da çıktı ve merkezinde Hy-Memory-30B-A3B bulunuyor: token başına yalnızca yaklaşık 3 milyar parametresi aktif olan, kabaca 30 milyar parametrelik bir mixture-of-experts modeli; ve tek bir iş için eğitilmiş — sohbet etmek değil, bellek yazmak.

Yazma yolu için bir uzman

dev.to'daki yazı, günümüz ajan bellek sistemlerindeki zayıflığı şöyle çerçeveliyor: Mem0 ve MemOS gibi sistemler genellikle genel amaçlı bir dil modelinin her etkileşimi sonradan okumasına ve neyin saklanacağına karar vermesine izin veriyor. Bu model pahalı, yavaş ve kayıt tutmak yerine sohbet için eğitilmiş bir model; belleğin en çok başarısız olduğu nokta tam da burası. Yazıda atıf yapılan araştırmalara göre önde gelen sistemler, bilgiler bir sohbet boyunca değiştiğinde güncel doğru durumu yalnızca yüzde 13 ile 20 oranında geri getirebiliyor.

Hy-Memory-30B-A3B, hattaki bu genel amaçlı modelin yerine geçmek üzere tasarlandı. Bir sohbeti veya kod izini okuyor; neyin saklanacağına, hangi ayrıntı düzeyinde saklanacağına ve yeni kanıtın kalıcı depoyu nasıl revize etmesi gerektiğine karar veriyor. Tencent, modeli Mem0, MemOS ve kendi çerçevesi içinde doğrudan ikame edilebilecek bir çözüm olarak konumlandırıyor.

Unutmaya karşı hedeflenmiş iki eğitim aşaması

Yazıya göre eğitim bu başarısızlık moduna doğrudan saldırdı. İlk aşama olan Memory On-Policy Distillation'da dondurulmuş bir Hy3 öğretmen, öğrenciyi öğrencinin kendi çıktıları üzerinde denetliyor; böylece denetim, model dağıtıldıktan sonra gerçekte üreteceği şeyle örtüşüyor. İkinci aşama olan Attributed Memory Reinforcement Learning'de ise model, yazdığı bellek bankalarından gelecekteki soruların ne kadar iyi yanıtlanabildiğine göre ödüllendiriliyor ve kredi her parçaya ayrı ayrı atanıyor.

Apache 2.0 lisansıyla üç sürüm

Lansman yaklaşık bir gün içinde üç bileşen olarak geldi:

• Model: Hugging Face üzerinde Apache 2.0 lisansıyla ağırlıklar.
• Çerçeve: PyPI'daki hy-memory adlı Python SDK; üç "bellek sahnesini" kapsıyor — sohbet, devam eden görev bilgileri ve kod değişiklikleri; sonuncusu bir değişiklikte yalnızca neyin değiştiğini değil, neden değiştiğini de kaydediyor. Tencent, çalışma belleği ile kod belleği arasında açık bir çizgi çizen ilk çerçeve olduğunu söylüyor.
• MemHub: macOS ve Linux için, yerel öncelikli bir masaüstü uygulaması; yetkilendirilmiş sohbet izlerini tek bir paylaşımlı yerel depoda topluyor, böylece kodlama asistanları her oturuma sıfır geçmişle başlamıyor.

Satıcı tarafından koşulan benchmark'lar, dar farklar

Tencent, dört bellek testinde 55.49'luk bir makro ortalama bildiriyor; bu, 54.62 ile Claude Opus 5'in ve 53.64 ile DeepSeek V4.1 Flash'ın önünde. Ayrıca sohbet belleği benchmark'u LoCoMo'da yüzde 72.6'lık bir sonuç açıklandı. dev.to yazarının kendi uyarısını tekrarlamak yerinde olur: bunlar satıcı tarafından koşulmuş, tekrarlanmamış rakamlar ve önde olma farkı bir puanın altında.

Pratik pürüzler

Şimdi denemek isteyenler için iki not. Resmî ağırlıklar yalnızca BF16 olarak geliyor, yaklaşık 60 GB; buna karşılık Q4'te kabaca 18 GB olan topluluk GGUF quantization'larının tek bir 24 GB ekran kartına sığdığı bildiriliyor. MemHub'ın çıkışı da çekişli geçti — lansmanın işaret ettiği npm kurulum paketinin mevcut olmadığı bildirildi, yani kaynaktan derlemeye hazırlıklı olun.

Neden önemli

Asıl hikâye ekonomide. Bellek yazımı şimdiye dek frontier bir sohbet modelinin yan işiydi ve frontier fiyatlarla faturalandırılıyordu. Yaklaşık 3 milyar aktif parametreli, bu iş için özel eğitilmiş bir yazıcı aynı kayıt işini sunum maliyetinin çok küçük bir bölümüyle yapabiliyor ve Apache 2.0 lisansı hukuki sürtünmeyi ortadan kaldırıyor. Benchmark iddialarının hâlâ bağımsız tekrarlanmaya ihtiyacı var; ama Mem0 veya MemOS'a doğrudan ikame yolu bir haftalık denemeyi ucuz kılıyor. Sonuçlar tutarsa Hy Memory 2.0 daha geniş bir kaymayı işaret ediyor: bellek, ajanlara sonradan eklenmiş bir özellik olmaktan çıkıp ucuz, değiştirilebilir bir altyapıya dönüşüyor.