Les résultats de la 67e Olympiade Internationale de Mathématiques (IMO 2026) sont annoncés : le grand modèle de Xiaohongshu, dots-note-3.0, remporte la médaille d'or avec un score parfait, ayant répondu correctement à toutes les six questions. Il s'agit de la première fois qu'un modèle chinois obtient une médaille d'or officielle de l'IMO, et le deuxième modèle au monde à atteindre ce résultat, après Google Gemini — et le seul à obtenir un score parfait, alors que Gemini n'avait répondu correctement qu'à 5 questions sur 6. L'IMO est considérée comme le test ultime de l'intelligence et des capacités de raisonnement des modèles ; les participants doivent fournir des preuves logiquement complètes, ce qui en fait une épreuve extrêmement difficile. La ligne d'or cette année était fixée à 29 points ; dots-note-3.0 a devancé cette barrière de 13 points. Deux médaillés d'or du CMO ont évalué ses solutions comme « correctes et élégantes, avec une structure concise et un raisonnement naturel ». Ce score parfait démontre que Xiaohongshu possède désormais une capacité de raisonnement universelle transférable, et qu'un nouveau joueur remarquable émerge dans le domaine des modèles de base.Auteur et source de l'article : Xiaohongshu
Les résultats de la 67e Olympiade Internationale de Mathématiques (IMO2026) ont été annoncés récemment : le grand modèle de Xiaohongshu, dots-note-3.0, a remporté la médaille d'or avec une note maximale, ayant répondu correctement aux six questions. Il s'agit de la première reconnaissance officielle de niveau médaille d'or IMO pour un modèle chinois, et le deuxième modèle au monde à atteindre ce résultat, après Google Gemini — et le seul à obtenir une note maximale, alors que Gemini n'avait correctement répondu qu'à 5 questions sur 6.
IMO est l'abréviation de l'Olympiade Internationale de Mathématiques, qui rassemble chaque année les meilleurs élèves du monde entier ; la moitié des lauréats contemporains de la médaille Fields, comme Terence Tao, proviennent de cette compétition. L'épreuve se déroule sur deux jours, avec 4,5 heures pour résoudre trois problèmes chaque jour, couvrant quatre domaines : algèbre, combinatoire, géométrie et théorie des nombres. Chaque problème est noté sur 7 points, pour un total maximal de 42 points. Les participants doivent fournir des démonstrations logiquement complètes et vérifiables étape par étape, ce qui représente un défi extrêmement élevé pour les grands modèles.
Le parcours de Google Gemini à l'IMO peut servir de référence : en 2024, lors de sa première tentative, il a obtenu une médaille d'argent avec seulement 28 points, et devait d'abord traduire les énoncés en langages formels tels que Lean ; certains problèmes ont pris plusieurs jours à résoudre ; en 2025, Gemini Deep Think a résolu les cinq problèmes en langage naturel, de bout en bout, en 4,5 heures, remportant la médaille d'or. Les compétitions de mathématiques sont considérées comme un test décisif pour l'intelligence et les capacités de raisonnement des grands modèles, et l'IMO présente un avantage unique par rapport aux benchmarks classiques — l'inconnu. Les sujets de chaque édition sont conçus par des experts et strictement confidentiels ; les modèles ne peuvent pas s'entraîner à l'avance de manière ciblée, et doivent uniquement compter sur leur compréhension en temps réel, leur exploration et leur raisonnement rigoureux.
La ligne d'or pour cette édition de l'IMO est de 29 points, soit une baisse de 6 points par rapport aux 35 points de l'année dernière ; la difficulté globale des sujets est nettement supérieure à celle de l'année précédente. Un score de 29 points signifie qu'il faut résoudre complètement 4 problèmes et obtenir 1 point supplémentaire sur les deux restants pour entrer dans la zone d'or. Le grand modèle de Xiaohongshu, dots-note-3.0, a répondu correctement à toutes les questions, soit un écart de 13 points avec la ligne d'or.
Un score parfait démontre d'abord la stabilité du système d'inférence Agentic. Le modèle doit comprendre les conditions en langage naturel, identifier les informations clés, formuler des conclusions intermédiaires et les organiser en une preuve complète ; toute erreur d'interprétation ou saut logique est immédiatement signalée par les examinateurs. Le fait que dots-note-3.0 obtienne la note maximale sur six types de questions différentes signifie que ses performances ne reposent pas sur une inspiration accidentelle liée à une question particulière. Ensuite, le modèle traite directement les problèmes en langage naturel, de la compréhension à l'expression de la réponse, ce qui démontre une boucle complète et une capacité d'inférence générale transférable.
Dans le processus de résolution, dots-note-3.0 utilise une approche d'agent, combinant langage naturel et exécution de code Python pour déduire la solution, tout en s'appuyant sur une capacité de réflexion récursive pour examiner ses propres raisonnements. Ce qui est véritablement surprenant, c'est la troisième question — un problème de théorie des jeux combinatoires. La méthode courante consiste à transformer le problème en une question de connectivité en théorie des graphes, puis à établir une preuve ; dots-note-3.0, en revanche, utilise la récurrence, saisissant la structure la plus fondamentale du problème et concevant un objet et une proposition de récurrence parfaitement adaptés.
Liu Hanzuo, médaillé d'or du CMO, l'évalue comme « correct et élégant, avec une structure compacte et une logique naturelle, même parmi les solutions de l'IMO, elle appartient à la catégorie des plus simples et élégantes ». Wang Qiantong, médaillé d'or du CMO, estime qu'elle est « concise et claire, touche directement l'essentiel, chaque étape est logique, mais il serait difficile pour un participant humain d'envisager une telle approche ».
Pour Xiaohongshu, IMO满分 représente une présentation technique majeure. Par le passé, la perception externe de ses compétences techniques se concentrait sur la communauté de contenu, les algorithmes de recommandation et la compréhension des contenus, sans preuve publique et autorisée de sa position dans le domaine des modèles de base. IMO满分 est différent — les 42 points sont là, sans besoin d'explications complexes, prouvant suffisamment que Xiaohongshu possède désormais des capacités en modèles de base dignes d'être sérieusement examinées par l'industrie : un nouveau joueur à surveiller émerge dans ce domaine. Il est rapporté que dots-note-3.0 sera bientôt open source.