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Tencent ने AI एजेंट्स के लिए Hy Memory 2.0 के तीनों हिस्से ओपन-सोर्स किए
Hy Memory 2.0 में तीन हिस्से हैं: मेमरी फ्रेमवर्क और Python SDK, Hy Memory 30B A3B मॉडल और स्थानीय रूप से चलने वाला MemHub ऐप। इन्हें अलग अलग या एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है। फ्रेमवर्क चैट, काम और कोड से जुड़ी मेमरी को स्टोर, अपडेट और वापस पाने के लिए है; SDK से डेवलपर इसे AI एजेंट्स में जोड़ सकते हैं। Tencent ने...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- Hy Memory 2.0 में तीन हिस्से हैं: मेमरी फ्रेमवर्क और Python SDK, Hy Memory 30B A3B मॉडल और स्थानीय रूप से चलने वाला MemHub ऐप। इन्हें अलग अलग या एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है।
- फ्रेमवर्क चैट, काम और कोड से जुड़ी मेमरी को स्टोर, अपडेट और वापस पाने के लिए है; SDK से डेवलपर इसे AI एजेंट्स में जोड़ सकते हैं।
- Tencent ने चार बेंचमार्क में अपने नतीजों को ओपन सोर्स फ्रेमवर्क्स में सबसे आगे बताया है। ये कंपनी द्वारा रिपोर्ट किए गए परिणाम हैं, स्वतंत्र मूल्यांकन नहीं।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Tencent Hunyuan open-source in its October 17, 2026 release of Hy Memory 2.0, and how do its independently usable or combinable fra. Article summary: Tencent Hunyuan open-sourced three layers of Hy Memory 2.0: the Hy-Memory agent-memory framework and Python SDK, the dedicated Hy-Memory-30B-A3B model, and the MemHub local memory application, usable separately or togeth. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Tencent Hunyuan का Hy Memory 2.0 AI एजेंट्स के लिए तीन हिस्सों वाला ओपन-सोर्स मेमरी सिस्टम है: एक फ्रेमवर्क और Python SDK, खास तौर पर मेमरी के लिए बनाया गया मॉडल, और MemHub नाम का स्थानीय ऐप। हर हिस्सा अपने आप इस्तेमाल किया जा सकता है या तीनों को जोड़कर पूरा सेटअप बनाया जा सकता है। इस रिलीज़ की घोषणा 16 अक्टूबर 2026 को रिपोर्ट की गई थी; प्रोजेक्ट चेंजलॉग में hy-memory==2.0.2 पैकेज की रिलीज़ तारीख 17 अक्टूबर दी गई है। 16
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तीन हिस्से, तीन भूमिकाएँ
1. Hy-Memory फ्रेमवर्क और Python SDK
फ्रेमवर्क तीन तरह की मेमरी—चैट, काम और कोड—को स्टोर करने, अपडेट करने और वापस पाने के लिए है। डेवलपर SDK के जरिए इसे अपने AI एजेंट में जोड़ सकते हैं। चेंजलॉग के मुताबिक, hy-memory==2.0.2 पैकेज 17 अक्टूबर को Apache-2.0 लाइसेंस मेटाडेटा के साथ प्रकाशित हुआ। 16
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ये श्रेणियाँ केवल बातचीत का इतिहास रखने तक सीमित नहीं हैं: काम की मेमरी टास्क से जुड़ी है, जबकि कोड मेमरी सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के काम के लिए है। उपलब्ध स्रोत इन तीन तरह की मेमरी के समर्थन की पुष्टि करते हैं, लेकिन उनके हर विस्तृत व्यवहार की नहीं—मसलन, सिस्टम टास्क के फैसले ठीक किस तरह दर्ज करता है या काम दोबारा शुरू होने से पहले मेमरी कैसे संभालता है। 14
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2. Hy-Memory-30B-A3B मॉडल
Tencent ने Hy-Memory-30B-A3B नाम का mixture-of-experts मॉडल भी जारी किया है। इसे लगभग 3 अरब सक्रिय पैरामीटर वाला बताया गया है और मेमरी से जानकारी निकालने तथा टकराव की स्थिति संभालने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। इसके वेट्स तकनीकी रिपोर्ट के साथ Hugging Face पर प्रकाशित किए गए। 1
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यह मॉडल फ्रेमवर्क से अलग घटक है। Tencent के प्रोडक्ट पेज पर मॉडल के मूल्यांकन का औसत स्कोर 55.49 बताया गया है, जबकि तुलना में Claude Opus 5 का स्कोर 54.62 दिया गया है। यह कंपनी का बताया हुआ नतीजा है; इसे फ्रेमवर्क के अलग-अलग मेमरी-टास्क बेंचमार्क स्कोर के साथ नहीं मिलाना चाहिए। 16
3. MemHub स्थानीय ऐप
MemHub कमांड-लाइन टूल और Mac डेस्कटॉप ऐप—दोनों रूपों में उपलब्ध है। रिपॉज़िटरी इसे local-first सॉफ्टवेयर बताती है: यह उपयोगकर्ता की अनुमति वाले AI ऐप्स से बातचीत का इतिहास और कोडिंग ट्रेस लेकर एक प्रबंधित रनटाइम और स्थानीय डेटा फ़ोल्डर में रखता है। दस्तावेज़ में Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode और Qwen Code के उदाहरण दिए गए हैं। 4
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इसका मकसद समर्थित टूल्स के बीच मेमरी उपलब्ध कराना है, जबकि मेमरी स्टोर स्थानीय रहता है। उपलब्ध स्रोत local-first डिज़ाइन और सूचीबद्ध इंटीग्रेशन की पुष्टि करते हैं, लेकिन जुड़े हुए टूल्स की सटीक संख्या या पुरानी और नई सभी बातचीत के लगातार सिंक होने जैसे हर दावे की नहीं। 4
कंपनी के उपयोग और बेंचमार्क के दावे
Tencent ने बताया कि Hy Memory का इस्तेमाल उसकी आंतरिक टीमों में वित्त, समाचार, ज्ञान-प्रबंधन, ऑफिस एजेंट्स, सोशल एंटरटेनमेंट और गेमिंग से जुड़े कामों में हो रहा है। यह कंपनी द्वारा बताया गया इस्तेमाल है, इसके असर का स्वतंत्र आकलन नहीं। 21
Tencent के मुताबिक, चार बेंचमार्क में जिन ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क्स से तुलना की गई, उनमें Hy Memory पहले स्थान पर रहा। रिपोर्ट किए गए नतीजों में शामिल हैं: 16
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- MemoryArena: यात्रा-योजना और कई चीज़ों की संयुक्त खरीदारी वाले टास्क पर औसतन 55.31% प्रदर्शन। एक रिपोर्ट के अनुसार, यह अगले स्थान पर रहे सिस्टम से 10.2 प्रतिशत अंक आगे था।
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- CodeMemoryBench: कोड से जुड़े सवालों के जवाब देने में 64.2% सटीकता और कोड टास्क हल करने की 35.6% दर।
- SWE-ContextBench: कोड टास्क हल करने की 28.3% दर।
- LoCoMo: चैट मेमरी में 72.6% सटीकता। इसी रिपोर्ट में तुलना वाले सिस्टम के लिए प्रति सवाल 1,159 टोकन और Hy Memory के लिए 703 टोकन बताए गए—यानी 39.3% की कमी।
ये बेंचमार्क तुलना कंपनी द्वारा रिपोर्ट की गई है, स्वतंत्र सत्यापन नहीं। नतीजे अलग-अलग टास्क और मापदंडों से जुड़े हैं; इन्हें एक संयुक्त स्कोर या हर तरह के इस्तेमाल में प्रदर्शन की गारंटी नहीं मानना चाहिए। 16
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AI एजेंट बनाने वालों के लिए इसका मतलब
Hy Memory 2.0 मेमरी को एक ही, सब-कुछ-या-कुछ-नहीं वाले उत्पाद के बजाय अलग-अलग हिस्सों के रूप में पेश करता है। डेवलपर फ्रेमवर्क और SDK से शुरुआत कर सकते हैं, मेमरी लिखने की परत के लिए अलग मॉडल चुन सकते हैं, या कई टूल्स की स्थानीय मेमरी संभालने के लिए MemHub जोड़ सकते हैं। Tencent के आंतरिक इस्तेमाल और बेंचमार्क के नतीजे बताते हैं कि कंपनी सिस्टम को कैसे पेश कर रही है; इसे अपनाने वाली टीमों को अपने काम के अनुरूप इसका परीक्षण करना और MemHub के इंटीग्रेशन तथा मेमरी व्यवहार की ज़रूरतें खुद जाँचना चाहिए। 4
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"Tencent ने AI एजेंट्स के लिए Hy Memory 2.0 के तीनों हिस्से ओपन-सोर्स किए" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Hy Memory 2.0 में तीन हिस्से हैं: मेमरी फ्रेमवर्क और Python SDK, Hy Memory 30B A3B मॉडल और स्थानीय रूप से चलने वाला MemHub ऐप। इन्हें अलग अलग या एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Hy Memory 2.0 में तीन हिस्से हैं: मेमरी फ्रेमवर्क और Python SDK, Hy Memory 30B A3B मॉडल और स्थानीय रूप से चलने वाला MemHub ऐप। इन्हें अलग अलग या एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है। फ्रेमवर्क चैट, काम और कोड से जुड़ी मेमरी को स्टोर, अपडेट और वापस पाने के लिए है; SDK से डेवलपर इसे AI एजेंट्स में जोड़ सकते हैं।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Tencent ने चार बेंचमार्क में अपने नतीजों को ओपन सोर्स फ्रेमवर्क्स में सबसे आगे बताया है। ये कंपनी द्वारा रिपोर्ट किए गए परिणाम हैं, स्वतंत्र मूल्यांकन नहीं।