腾讯混元于2026年10月16日发布Hy-Memory 2.0，宣布将专用记忆模型、记忆管理框架和本地应用MemHub三层能力全部开源。这一更新面向的是大语言模型智能体的长期记忆问题：让系统不仅记住用户说过什么，还能持续追踪任务进展、历史决策以及代码修改背景。腾讯混元官方发布页
从产品结构看，Hy-Memory 2.0并不是一个新的通用聊天模型，而是一套围绕语言模型构建的记忆基础设施。模型层为Hy-Memory-30B-A3B，官方介绍其约有30亿激活参数，主要负责记忆的读取与写入；框架层通过SDK管理记忆的存储、更新、冲突处理和召回，覆盖聊天记忆、工作记忆与代码记忆；应用层MemHub则用于导入历史会话，并让多个AI工具共享同一份本地记忆。腾讯混元官方发布页
其中，聊天记忆从零散事实整理为带有时间、人物和事件关系的脉络；工作记忆记录任务目标、已确定方案、阶段结果以及经验适用条件；代码记忆则试图保存修改原因、项目上下文和可复用经验。对于需要多轮、多工具协作的智能体，这种设计可以减少每次重新解释背景的成本，也可能降低长上下文持续增长带来的推理负担。
腾讯称，Hy-Memory-30B-A3B在四套记忆系统和固定比例的基准测试中取得平均55.49分，高于其对比的Claude Opus 5等模型。腾讯混元官方发布页 但这些数字属于发布方披露的评测结果，涉及具体数据抽样、提示设置、记忆系统配置和任务分布，不能直接等同于所有实际应用中的性能优势。媒体报道还提到，代码记忆和LoCoMo聊天记忆测试出现较高分数，但相关结论仍需要独立复现实验验证。Pandaily报道
这次发布的意义在于，智能体竞争可能从单纯比较基础模型能力，转向比较记忆写入是否准确、旧信息能否被纠错、不同工具之间能否安全共享上下文。与此同时，本地长期记忆也会带来隐私、数据删除、错误记忆持续传播和跨应用权限隔离等问题。当前可确认的是开源发布和官方披露的功能、测试结果；其在真实业务中的稳定性、成本和隐私保护效果，仍需结合代码、模型权重及独立测试进一步判断。
参考来源：
- Hy-Memory 2.0 — 模型、框架、应用三层全开源 | 腾讯混元 2026-10-16
- Tencent Hunyuan Open-Sources Hy Memory 2.0, Adding Working and Code Memory for AI Agents 2026-10-17
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