Результаты 67-й Международной математической олимпиады (IMO 2026) объявлены: большая модель Xiaohongshu dots-note-3.0 завоевала золотую медаль, полностью правильно решив все шесть задач. Это первый официальный золотой сертификат IMO, полученный китайской большой моделью, а также второй в мире модель, достигший этого результата после Google Gemini — причем dots-note-3.0 показал идеальный результат, в то время как Gemini ранее правильно решила только 5 из 6 задач. IMO считается испытанием интеллекта и способности к рассуждению больших моделей: участники должны предоставить логически полные доказательства, что делает задачи чрезвычайно сложными. Порог для золотой медали в этом году составил 29 баллов; dots-note-3.0 опередил его на 13 баллов. Двукратный обладатель золотых медалей CMO оценил его решение как «правильное и красивое, с компактной структурой и естественной логикой». Этот идеальный результат подтверждает, что Xiaohongshu обладает переносимыми универсальными способностями к рассуждению, и на рынке базовых моделей появился новый участник, заслуживающий внимания.Автор статьи, источник: Xiaohongshu
Результаты 67-й Международной математической олимпиады (IMO2026) недавно были объявлены: большая языковая модель от Xiaohongshu dots-note-3.0 завоевала золотую медаль, полностью правильно ответив на все шесть вопросов. Это первый раз, когда китайская большая языковая модель получила официальную сертификацию уровня золотой медали IMO, а также второй в мире большой язык, достигший такого результата после Google Gemini — причем с идеальным результатом, тогда как Google ранее правильно ответил только на 5 из 6 вопросов.
IMO — это аббревиатура Международной математической олимпиады, ежегодно собирающей лучших школьников со всего мира; половина современных лауреатов Филдсовской премии, включая Тао Чжэсюня, являются выпускниками этого соревнования. Конкурс проводится в течение двух дней, каждый день участники решают три задачи за 4,5 часа, охватывая четыре направления: алгебру, комбинаторику, геометрию и теорию чисел; каждая задача оценивается в 7 баллов, максимальный результат — 42 балла. Участники должны представить логически полные доказательства, подлежащие пошаговой проверке, что представляет собой чрезвычайно высокую сложность для крупных моделей.
Путь Google Gemini к IMO может служить ориентиром: в 2024 году, при первой попытке, он завоевал серебряную медаль с результатом 28 баллов и должен был сначала перевести задачи на формализованные языки, такие как Lean; некоторые задачи занимали несколько дней. В 2025 году Gemini Deep Think смог решить пять задач за 4,5 часа, используя естественный язык для энд-ту-энд доказательств, и завоевал золотую медаль. Математические олимпиады считаются испытанием интеллекта и способности к рассуждению крупных моделей, а IMO имеет уникальное преимущество перед обычными бенчмарками — неизвестность. Задачи каждого конкурса разрабатываются экспертами и строго конфиденциальны; модель не может заранее тренироваться на них и должна полагаться исключительно на реальное понимание, исследование и строгие рассуждения.
Порог золотой медали на этой олимпиаде составил 29 баллов, что на 6 баллов ниже, чем в прошлом году — 35 баллов. Сложность всех задач явно выше, чем в прошлом году. 29 баллов означают, что для попадания в золотую зону необходимо полностью решить четыре задачи и получить по одному баллу из оставшихся двух. Однако крупная модель от Xiaohongshu dots-note-3.0 ответила правильно на все вопросы, отставая от порога золотой медали ровно на 13 баллов.
Идеальный результат в первую очередь подтверждает стабильность агентной системы рассуждений. Модель должна понимать условия на естественном языке, определять ключевую информацию, формулировать промежуточные выводы и структурировать их в полное доказательство — любое неверное толкование условия или пропущенный шаг логики будет сразу отмечен рецензентом. Набор идеальных результатов dots-note-3.0 на шести различных типах задач означает, что такая производительность не является результатом случайной удачи на отдельном вопросе. Во-вторых, модель напрямую обрабатывает задачи в формате естественного языка, обеспечивая полный цикл от понимания вопроса до формулировки ответа, что свидетельствует о наличии у нее переносимых универсальных способностей к рассуждению.
В процессе решения задач dots-note-3.0 использует агентный подход, сочетая естественный язык и выполнение Python-кода для логических рассуждений, а также применяя рекурсивную самооценку для анализа собственных аргументов. Особенно впечатляет третья задача — задача из комбинаторной теории игр. Типичное решение заключается в преобразовании исходной задачи в проблему связности в теории графов с последующим доказательством, однако dots-note-3.0 применил метод математической индукции, выявив самую суть структуры задачи и разработав точно подобранный объект и утверждение для индукции.
Лю Ханцзу, обладатель золотой медали CMO, оценил его как «правильный и красивый, с компактной структурой и естественной логикой, даже среди решений IMO он относится к наиболее простым и элегантным». Ван Цяньтун, обладатель золотой медали CMO, считает его «лаконичным и ясным, с прямым обращением к сути: каждый шаг логичен, но человеческим участникам трудно придумать такой подход».
Для Xiaohongshu IMO с полным баллом — это важное техническое выступление. Раньше внешнее восприятие её технологий сосредотачивалось на контентных сообществах, алгоритмах рекомендаций и понимании контента, а позиция в области базовых моделей всегда lacked публичных, авторитетных доказательств. IMO с полным баллом — иначе: 42 балла стоят на месте, не требуя сложных объяснений, и достаточно, чтобы доказать, что Xiaohongshu обладает базовыми моделями, достойными серьёзного рассмотрения отраслью. В области базовых моделей появился новый участник, заслуживающий внимания. Согласно информации, dots-note-3.0 вскоре будет открыт.