Os resultados da 67ª Olimpíada Internacional de Matemática (IMO 2026) foram divulgados: o grande modelo da Xiaohongshu, dots-note-3.0, conquistou a medalha de ouro com pontuação perfeita, respondendo corretamente a todas as seis questões. Este é o primeiro reconhecimento oficial de medalha de ouro da IMO para um modelo chinês e o segundo modelo global a alcançar esse desempenho, após o Google Gemini — e o único a obter pontuação perfeita, já que o Gemini havia acertado apenas 5/6 questões anteriormente. A IMO é considerada um teste fundamental para a inteligência e capacidade de raciocínio de modelos grandes; os participantes devem fornecer provas logicamente completas, o que torna a prova extremamente desafiadora. Nesta edição, a linha de ouro foi de 29 pontos; dots-note-3.0 superou essa marca em 13 pontos. Dois medalhistas de ouro da CMO avaliaram sua solução como "correta e elegante, com estrutura compacta e lógica natural". Este desempenho perfeito demonstra que a Xiaohongshu possui agora capacidade de raciocínio geral transferível, indicando a emergência de um novo participante notável no campo de modelos base.Autor do artigo, fonte: Xiaohongshu
Os resultados da 67ª Olimpíada Internacional de Matemática (IMO2026) foram divulgados recentemente, e o grande modelo da Xiaohongshu, dots-note-3.0, conquistou a medalha de ouro com pontuação perfeita, respondendo corretamente a todas as seis questões. Este é o primeiro reconhecimento oficial de nível medalha de ouro da IMO para um modelo chinês, e o segundo modelo global a alcançar esse desempenho, após o Google Gemini — e o único com pontuação perfeita, já que o Gemini havia acertado apenas 5/6 questões anteriormente.
IMO é a sigla para a Olimpíada Internacional de Matemática, que reúne anualmente os melhores estudantes do ensino médio do mundo; metade dos ganhadores contemporâneos da Medalha Fields, como Terence Tao, surgiram desse concurso. A prova ocorre em dois dias, com 4,5 horas por dia para resolver três problemas, abrangendo álgebra, combinatória, geometria e teoria dos números, cada problema valendo 7 pontos, com pontuação máxima de 42. Os participantes devem apresentar provas logicamente completas e passíveis de revisão passo a passo, o que representa um desafio extremamente alto para modelos de grande porte.
O caminho do Google Gemini no IMO pode servir como referência: em sua primeira tentativa em 2024, obteve apenas uma medalha de prata com 28 pontos, exigindo que os problemas fossem primeiro traduzidos para linguagens formalizadas como Lean, com alguns problemas levando dias para serem resolvidos; em 2025, o Gemini Deep Think resolveu cinco problemas em 4,5 horas usando linguagem natural de ponta a ponta, conquistando a medalha de ouro. Competições de matemática são vistas como um teste crucial para a inteligência e capacidade de raciocínio dos grandes modelos, e o IMO possui uma vantagem única em comparação com benchmarks convencionais — a incerteza. Cada conjunto de problemas é criado por especialistas e mantido em sigilo rigoroso, impedindo que os modelos se preparem antecipadamente; eles dependem exclusivamente da compreensão em tempo real, exploração e raciocínio rigoroso.
A linha de medalha de ouro desta IMO foi de 29 pontos, uma redução de 6 pontos em relação aos 35 pontos do ano passado, indicando que o conjunto completo de questões foi significativamente mais difícil. 29 pontos significam resolver completamente quatro questões e obter 1 ponto adicional de duas questões restantes para entrar na faixa de medalha de ouro, enquanto o grande modelo da Xiaohongshu, dots-note-3.0, acertou todas, ficando 13 pontos abaixo da linha de medalha de ouro.
A nota máxima prova primeiro a estabilidade do sistema de raciocínio Agentic. O modelo precisa compreender condições em linguagem natural, identificar informações-chave, formular conclusões intermediárias e organizá-las em uma prova completa; qualquer mal-entendido das condições ou pulo de etapas lógicas será imediatamente apontado pelos avaliadores. O dots-note-3.0 obteve pontuação máxima consecutiva em seis tipos diferentes de questões, o que indica que o desempenho não depende de uma inspiração acidental em uma única pergunta. Em segundo lugar, o modelo processa diretamente de ponta a ponta em linguagem natural, possuindo um ciclo completo de compreensão da pergunta até a expressão da resposta, o que demonstra sua capacidade de raciocínio geral e transferível.
Durante o processo de resolução, o dots-note-3.0 utiliza uma abordagem de agente, combinando linguagem natural e execução de código Python para raciocínio dedutivo, além de empregar uma capacidade recursiva de autocrítica para examinar seus próprios argumentos. O verdadeiramente surpreendente é a terceira questão — um problema de teoria dos jogos combinatórios. A abordagem comum é transformar o problema original em uma questão de conectividade da teoria dos grafos e, em seguida, construir uma prova; já o dots-note-3.0 utiliza indução, capturando a estrutura mais fundamental do problema e projetando um objeto e uma proposição indutivos perfeitamente adequados.
Liu Hanzuo, medalista de ouro do CMO, avaliou como "correto e elegante, com estrutura compacta e lógica natural, mesmo comparado às soluções do IMO, pertence a uma categoria relativamente simples e elegante". Wang Qiantong, medalhista de ouro do CMO, considerou-o "conciso e claro, atingindo diretamente a essência, com cada passo logicamente encadeado, mas difícil de ser imaginado por competidores humanos sob esse ângulo".
Para o Xiaohongshu, a pontuação máxima no IMO foi uma importante apresentação técnica. Anteriormente, a percepção externa sobre sua tecnologia concentrava-se em comunidades de conteúdo, algoritmos de recomendação e compreensão de conteúdo, faltando uma prova pública e autorizada de sua posição no campo de modelos básicos. A pontuação máxima de 42 no IMO é diferente — está lá, clara e direta, sem necessidade de explicações complexas, provando que o Xiaohongshu já possui capacidades em modelos básicos dignas de atenção séria da indústria, e um novo jogador relevante surgiu nesse campo. Sabe-se que o dots-note-3.0 será aberto em breve.