Un utilisateur a développé et open-sourcé un pipeline de mémoire à long terme pour les assistants IA qui exécute ses composants de stockage et de récupération sur le modèle Qwen3 235B A22B Instruct 2507. Le système a obtenu un score de 470 sur 500 au benchmark LongMemEval-S, se classant premier parmi les systèmes connus tout en étant rapporté comme environ dix fois plus efficace en tokens que ses concurrents.
- Le pipeline utilise Qwen3 235B A22B Instruct 2507 pour les opérations de mémoire, permettant aux utilisateurs de sélectionner un modèle séparé pour la génération de réponses finales.
- Le développeur a passé environ 90 % de son temps à affiner les prompts et à implémenter des garde-fous pour assurer la fiabilité avec des modèles plus petits.
- Le projet comprend un article détaillé, un visualiseur de benchmark interactif et un dépôt open-source (c137-runner) pour vérifier les scores par rapport aux scripts de notation officiels.
L'auteur fournit le code et les benchmarks pour permettre à d'autres de reproduire les résultats et offre son assistance à ceux qui souhaitent tester ou intégrer le système.