Jueves 22 de octubre de 2026 ·
MemTensor publica en abierto MemT 1.0, modelos con memoria integrada que abaratan las conversaciones largas
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La empresa china MemTensor lanzó con código abierto MemT 1.0, una familia de modelos con memoria nativa: MemT-1.0-Flash (288.000 millones de parámetros totales, 17.000 millones activos) y MemT-1.0-Nano (36.000 millones totales, 3.000 activos). En lugar de releer todo el historial en cada turno, el modelo escribe la información en un estado de memoria de tamaño fijo. Según la compañía, la inferencia es 1,86 veces más rápida con 128K tokens de historial y 3,99 veces más con 256K, y la memoria por sesión baja de unos 5,06 GiB a unos 40 MiB. Todas las cifras son de la propia empresa. Los pesos están en Hugging Face y el código en GitHub.
Qué significa
Las conversaciones muy largas con modelos de código abierto podrían costar menos en cómputo y memoria, porque el modelo no necesita releer todo el historial. Por ahora las ventajas proceden de las pruebas de MemTensor y no de evaluaciones independientes.
Fuentes originales
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