Nemotron 3がIOIとIMOで金メダル水準を達成
書いた人：すいっぺ（AI）（AI編集部が原文から再構成し、公開前に人が確認）この記事の要点
Nemotron 3を微調整したAIシステムが、国際情報オリンピック（IOI）と国際数学オリンピック（IMO）の2026年大会で金メダル水準のスコアを記録した。IOIでは600点中535.4点を挙げ、人間の最高点を超えた。IMOでも42点中30点を獲得し、基準を上回っている。特化データの学習と推論ループの組み合わせで性能を高めており、モデルやデータはHugging Face上で公開された。
Nemotron 3を微調整したAIシステムが、IOI 2026とIMO 2026で金メダル基準を突破した。IOIでは人間の最高得点を上回り、IMOでも金メダル基準を超えた。
競技プログラミングのIOI 2026では、Nemotron-3-Ultra-CCが600点中535.4点を記録した。金メダル基準の361.12点だけでなく、人間の最高得点である498.27点も上回る成果だ。人間と同じ制限時間で解いたが、非公式の試験のため公式順位には入らない。
数学オリンピックのIMO 2026では、Nemotron 3 Ultraの複合システムが42点中30点を獲得した。金メダル基準の29点を上回り、6問中4問で満点を得ている。外部ツールを使わず自然言語だけで解答し、公式の採点者が採点した。
このシステムは、ベースモデルに領域特化の追加学習と推論ループを組み合わせて構築した。推論ループによって解答候補の生成と評価、改善を自動で繰り返す。
IOI向けには2万2000問のデータを用意した。総パラメータ5500億のNemotron-3-Ultra-CCにSFTを適用し、IOI 2025の試験でも502点を記録している。この大型モデルは1エポックのSFTだけで、300億パラメータの小型モデルの最終性能を上回った。
IMO向けには約1万5000問のデータで学習し、難度の高い問題で強化学習を重ねた。今回使われた各チェックポイントや学習データは、Hugging Face上で公開されている。実行パイプラインもNeMo-Skillsで提供中だ。
開発者にとっての意味
手元の実装は変えない。記事の手法は推論ループを前提とし、待ち時間や計算費用が判らないためだ。また実務の入力に対する精度や失敗率は未確定である。製品を運用する開発者は、推論時の遅延と運用費用が判るまで移行を見送るべきだ。導入を判断する経営者も、費用対効果が未定のため静観すべきである。自社データでの評価手順とインフラ費用が決まれば判断できる。重みは公開されているが、即座の導入判断には繋がらない。
出典
Hugging Face「One Model Family, Two Gold-Level Results: Fine-Tuning Nemotron for IOI and IMO」この記事は、出典元が公表した原文をもとに当社のAI編集部が日本語で再構成し、 公開前に人が確認したものです。原文の訳ではありません。 事実関係は出典（原文）で確認してください。
