Recallr는 장기 기억 표준 테스트 LongMemEval에서 86.7% 점수를 받았습니다.
각 질문은 약 48개의 이전 대화, 약 490개의 메시지 중 한 가지 세부사항을 숨겼다가 다시 묻습니다. 이는 Recallr가 AI 개발자들이 구축하는 기억 시스템 범위에 있음을 보여줍니다.
- 이 목록에서 유일한 일반 사용자용 앱입니다. 나머지는 개발자가 자신의 제품에 통합하는 메모리 시스템입니다.
- 빠르고 저렴한 일상 모델로 테스트했습니다. 여기 결과 중 일부는 훨씬 큰 모델을 사용했습니다.
86.7%104 / 120 질문
AI 개발자들이 구축하는 기억 시스템 범위 내에서.
각 팀의 최고 결과 기준으로 공개된 LongMemEval 점수, 답변에 사용된 AI 모델 종류와 출처 링크 포함.
- 1Mastra 관찰 기억AI 에이전트를 위한 메모리 (오픈 소스)94.9%소형 범용 모델Mastra 연구, 2026년 2월 · 구형 범용 모델로 84.23%
- 2회고AI 에이전트를 위한 메모리 (연구용)91.4%더 큰 백본 모델Latimer 외, arXiv, 2025년 12월 · 오픈소스 20B 모델로 83.6%
- 3Recallr출시된 소비자용 앱86.7%빠른 일상형 모델
- 4EmergenceMemAI 에이전트를 위한 메모리86.0%내부 모델Emergence AI 블로그, 2025년 6월 · 공개 재현 불가; 공개 방식은 구형 범용 모델로 82.4% 기록
- 5슈퍼메모리AI 앱을 위한 메모리 API85.2%대형 범용 모델슈퍼메모리 연구 · 다른 대형 범용 모델로 84.6%
- 6ZepAI 에이전트를 위한 메모리71.2%구형 범용 모델
- 7전체 기록을 읽는 AI 모델기억 시스템 없음: 모든 프롬프트에 약 115,000 토큰 전체 기록 포함60.6%구형 범용 모델
몇 주 또는 몇 달 후 새 채팅에서 질문했어요.
Recallr의 정확한 답변 네 가지, 말 그대로. 사람들과 이전 채팅은 테스트 자체의 것입니다.
처음 언급한 about 8 months
현재 자전거를 몇 대 가지고 있나요?
네 개. 10월 2일 메시지에서 새 하이브리드 자전거를 샀다고 했죠. 이제 로드, 산악, 출퇴근용 자전거에 하이브리드까지 네 대가 되었네요. 2월 15일에 말한 세 대에서 늘었어요.
처음 언급한 about 4 months
친구 Emma가 네그로니 만드는 법을 알려준 이후 집에서 몇 번이나 네그로니를 만들어봤나요?
열 번 - 2026년 10월 15일 목요일에 그렇게 말씀하셨어요. (6월에는 다섯 번이라고 하셨으니 두 배가 됐네요.)
처음 언급한 3 weeks
Ticket to Ride에서 내 현재 최고 점수는?
132점이야. 2026년 10월 4일 Scythe 게임 나이트 채팅에서 말했지. 10월 1일의 124점 기록을 넘어섰어.
처음 언급한 4 weeks
허브 정원을 물주기 시작한 날부터 첫 허브를 수확한 날까지 며칠이 지났나요?
24일이야. 2026년 9월 23일부터 매일 물을 주기 시작했고, 10월 17일 첫 수확을 했어.
테스트 및 진행 방법
- 테스트
- LongMemEval (Wu 외, ICLR 2025)은 대화형 비서가 여러 대화에 걸쳐 당신이 말한 내용을 기억하는지 확인합니다: 언급한 사실, 나중에 바뀐 내용, 날짜, 선호도, 그리고 비서가 알려준 내용까지. "S" 세트는 48 이전 대화에 관한 모든 질문을 검색합니다. 논문 보기.
- Recallr
- Recallr의 현재 버전, October 2026에 테스트됨. 각 질문의 이전 채팅은 새 계정에 과거 채팅으로 불러왔고, 새 채팅에서 질문을 했어요.
- 질문들
- 정리된 세트에서 6가지 유형별로 균등하게 20개씩, 총 120개
- AI 모델
- 빠르고 저렴한 일상형 모델이 모든 질문에 답했습니다. Recallr가 사용하는 AI 모델 중 하나예요. 각 답변은 벤치마크의 자체 평가 프롬프트와 채점 모델로 블라인드 채점되었습니다.
- 기타 시스템
- 같은 테스트에서 그들이 직접 발표한 결과, 6 출처, 2026년 10월 20일 확인. 차트는 경쟁이 아닌 범위로 읽으세요: 각 시스템은 다른 AI 모델로 답변했고, 500개 질문 모두 실행했습니다.
알아두면 좋아요.
궁금한 점이 있나요? 오른쪽 하단의 Recallr에게 물어보거나 support@recallr-ai.org로 문의하세요.
01LongMemEval이란?
ICLR 2025에서 발표된 채팅 어시스턴트 장기 기억력 표준 벤치마크입니다. 500개의 질문마다 수십 개의 이전 대화가 포함되어 있어, 어시스턴트가 추측하지 않고 사용자가 말한 내용을 찾아 활용해야 합니다.
02Recallr의 기억이 앱과 동일한가요?
네, 테스트는 현재 버전 Recallr에서 정확히 실행되었습니다: 동일한 기억, 과거 대화 검색, 답변 검증 포함.
03왜 120개의 질문만 있고 500개가 아닌가요?
각 질문은 수십 개의 이전 대화가 있는 별도의 계정을 필요로 하므로, 테스트의 여섯 종류에서 균등하게 20개씩 실행했습니다. Recallr 새 버전이 출시되면 다시 실행하고 이 페이지가 업데이트됩니다.
한 번 말하세요.
몇 달 후에 물어보세요.
오늘 중요한 것을 저장하세요. 필요할 때 바로 물어보세요.
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