手機助手若要回答「女兒七歲生日有哪些照片」或核對過敏藥物，單靠短對話記憶很快會失準。MobileMem 屬於端側長期記憶（on-device long-term memory）的評測框架與資料集，將一年手機經歷整理成可重現的測試環境，檢驗記憶系統能否跨應用保留、連結及找回重要資訊。
它涵蓋 365 天、12 個應用程式，以及每位使用者平均 1.72M tokens 的資料規模，來源包括對話、日曆、筆記、瀏覽紀錄和相片等異質內容。與只測單輪問答或獨立文件檢索的做法相比，MobileMem 更接近長期使用情境，但同時令資料整理、隱私處理和推理成本變得更複雜。
資料分為兩條 benchmark track：text 供文字記憶系統處理長期對話與結構化 mobile-app events；omni 則加入 screenshots 和 photos，測試多模態記憶。它本身不是模型，而是用來比較不同 memory systems、分析失敗原因及建立 leaderboard 的測試基礎。
- 支援文字與多模態兩類測試
- 涵蓋跨應用、長期且知識密集的 mobile agent trajectories
- 可從 HuggingFace 下載資料集
- Dataset Explorer branch 提供互動式資料瀏覽
- 現有資訊未列出具體模型分數，需查看 leaderboard 或自行重跑測試
研究人員可先下載 HuggingFace 資料集，按 text 或 omni 軌道接入自己的記憶模型，再利用網站和 Dataset Explorer 檢查案例。適合開發 mobile agents、personalized assistant、長期 RAG 或 multimodal memory 的團隊；涉及健康紀錄、家庭相片等私人內容時，仍要自行確認資料授權、匿名化和端側部署要求。