Es fácil decir "lo mío es mejor". Lo difícil es medirlo sin hacer trampa. Así que metí a Corvusmem en el ring con mem0 y Zep y monté un cara a cara en serio.
El montaje (donde vive la honestidad)
- Mismo corpus, mismas preguntas, mismas métricas para cada motor.
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El mismo juez para todos:
Qwen3-8Bcorriendo en local hace de contestador y de evaluador. Ningún motor tiene un juez más fuerte que los demás — eso es lo que hace justa la comparación. - Datasets públicos junto a mi propio corpus, para que no sea un campo a mi favor.
Y el matiz que pongo delante, no escondido: estos números NO son comparables con los leaderboards oficiales de mem0 o Zep, que usan GPT-4o. Un juez más fuerte mueve la nota de todos. Lo que esto mide es cómo se comporta cada memoria frente a las demás en condiciones idénticas — relativo, no absoluto.
Dos ejes, no uno
La precisión es solo la mitad. La otra mitad es lo que la memoria le cuesta a tu ventana de contexto — tokens inyectados por mensaje y por sesión. Una memoria un 2% más precisa que triplica tu factura de tokens en cada turno no es una victoria. La página de benchmarks dibuja ambos ejes para que juzgues tú el trade-off.
A propósito no pego aquí los porcentajes exactos — se mueven según afino el método, y prefiero que leas los números vivos y fechados que una foto que se pudre en un post.
Por qué un motor determinista puede aguantar el tipo
Corvusmem no tiene embeddings ni base vectorial — solo un recall determinista sobre hechos estructurados (sustitución fechada, enlace de dos saltos, claves agnósticas al idioma). La sorpresa para mucha gente es que para memoria de proyecto duradera — decisiones, reglas, stack, gotchas — con eso basta para competir en precisión y quedar mucho más barato en tokens, offline y gratis.
Míralo tú mismo
- Benchmarks en vivo: https://corvusmem.vercel.app/es/benchmarks
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Instalar:
npx corvusmem install
Es nuevo y abierto (gratis para uso no comercial). Si le ves un agujero a la metodología, dímelo — un benchmark que no puedes picar no vale gran cosa.

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