MemT-1.0은 MemTensor 팀이 공개한 메모리 파운데이션 모델로, 지속적으로 변화하는 메모리를 모델 연산 자체에 내장하는 것을 목표로 한다. 백본 어텐션 옆에서 동작하는 Native Memory Block이 동적 로컬 메모리와 학습 가능한 하이퍼 메모리를 결합해, 추론 시 원래 컨텍스트에 다시 접근하지 않고도 과거 정보를 활용한다. 고정 크기의 메모리 상태로 128K 히스토리 기준 전체 KV 캐시 대비 저장 공간을 약 66배 줄였다고 밝힌다. Qwen3.6-35B-A3B 기반 Nano와 DeepSeek-V4-Flash 기반 Flash 두 모델을 제공하며, 저장소에는 SGLang 서빙 통합과 메모리 세션 클라이언트가 포함된다. 소스 코드는 비상업 라이선스다.