На 67-й Міжнародній математичній олімпіаді IMO2026 оголошено результати: велика модель Xiaohongshu dots-note-3.0 здобула золоту медаль, правильно вирішивши всі шість завдань. Це перший раз, коли китайська велика модель отримала офіційну золоту медаль IMO, а також друга велика модель у світі після Google Gemini, яка досягла такого результату — і при цьому з повним балом, тоді як Google раніше вирішила лише 5 із 6 завдань. IMO вважається випробуванням інтелекту та здатності до міркування великих моделей; учасники повинні надати логічно повні докази, що робить завдання надзвичайно складним. Поріг золотої медалі цього року становив 29 балів; dots-note-3.0 перевищив його на 13 балів. Двічі лауреати золотих медалей CMO оцінили її розв’язання як «правильне й гарне, стисле та логічно природне». Цей ідеальний результат підтверджує, що Xiaohongshu володіє переносною загальною здатністю до міркувань, і на ринку базових моделей з’явився новий гравець, який варто враховувати.Автор статті, джерело: Xiaohongshu
Результати 67-ї Міжнародної математичної олімпіади (IMO2026) недавно оголошено: велика модель Xiao Hong Shu dots-note-3.0 здобула золоту медаль, правильно відповівши на всі шість завдань. Це перший раз, коли китайська велика модель отримала офіційне підтвердження рівня золотої медалі IMO, а також друга велика модель у світі після Google Gemini, яка досягла такого результату — і це ідеальний результат, тоді як Google раніше відповіла правильно лише на 5 із 6 завдань.
IMO — це скорочення від Міжнародної математичної олімпіади, що щороку збирає найкращих середніх школярів з усього світу; напівполовина сучасних лауреатів Філдсовської премії, зокрема Теренс Тао, походять саме з цього змагання. Змагання триває два дні: щодня учасники мають 4,5 години, щоб розв’язати три задачі, які охоплюють чотири напрямки — алгебру, комбінаторику, геометрію та теорію чисел; кожна задача оцінюється в 7 балів, максимальний результат — 42 бали. Учасники повинні надати повністю логічні доведення, які можуть бути поступово перевірені, що є надзвичайно складним завданням для великих моделей.
Шлях Google Gemini до IMO може слугувати зразком: у 2024 році під час першої спроби він отримав срібну медаль лише з 28 балами, і для цього потрібно було спочатку перекласти завдання у формалізовані мови, такі як Lean; деякі завдання вимагали кількох днів. У 2025 році Gemini Deep Think зміг розв’язати 5 завдань за 4,5 години, використовуючи природну мову та енд-ту-енд підхід, і отримав золоту медаль. Математичні олімпіади вважаються випробуванням інтелекту та здатності до міркування великих моделей, а IMO має унікальну перевагу перед звичайними бенчмарками — невідомість. Завдання кожної олімпіади розробляються експертами та строго конфіденційно; модель не може заздалегідь підготуватися до них і повинна полагодитися на реальному розумінні, дослідженні та строгому міркуванні.
Межа золотих медалей на цьому IMO становить 29 балів, що на 6 балів менше, ніж у минулому році (35 балів); загальна складність завдань суттєво вища, ніж у минулому році. 29 балів означають, що для потрапляння до золотого діапазону потрібно повністю розв’язати 4 завдання та отримати 1 бал з решти двох. Модель великої мовної моделі Xiaohongshu dots-note-3.0 відповіла правильно на всі завдання, що на 13 балів вище межі золотих медалей.
Повний бал спочатку підтверджує стабільність агентної системи міркувань. Модель повинна розуміти умови на природній мові, визначати ключову інформацію, формулювати проміжні висновки та структурувати їх у повний доказ; будь-яке неправильне тлумачення умови або стрибок у міркуванні відразу відзначається експертами. dots-note-3.0 постійно отримував повний бал у шести різних типах завдань, що означає, що його результати не залежать від випадкового інсайту на окремому питанні. По-друге, модель безпосередньо обробляє завдання на природній мові в режимі «від розуміння до відповіді», що означає наявність повного замкненого циклу — вона володіє переносною універсальною здатністю до міркувань.
У процесі розв’язання задач dots-note-3.0 використовує агентний підхід, поєднуючи природну мову з виконанням Python-коду для логічного міркування, а також застосовує рекурсивну самокритику для перевірки власних аргументів. Справді вражає третя задача — задача з комбінаторної гри. Звичайний підхід полягає у перетворенні початкової задачі на проблему зв’язності в теорії графів і подальшому доведенні, а dots-note-3.0 застосував метод математичної індукції, виявивши найсуттєвішу структуру задачі та розробивши відповідний індуктивний об’єкт та твердження.
Лю Ханцзу, двічі переможець CMO, оцінив його як «правильний і красивий, зі стислою структурою та природним логічним ходом, який варто віднести до найбільш стислих і елегантних серед розв’язків на IMO». Ван Цяньтун, переможець CMO, вважає, що він «стислий і зрозумілий, прямо дотикається до суті, кожен крок логічний, але людському учаснику важко здогадатися вийти на цей підхід».
Для XiaoHongShu IMO з ідеальним результатом — це важлива технічна презентація. Раніше зовнішнє сприйняття її технологій зосереджувалося на контентній спільноті, алгоритмах рекомендацій та розумінні контенту, а позиція в галузі базових моделей завжди відсутнювала підтверджених доказів. IMO з ідеальним результатом — інша справа: 42 бали просто стоять там, не потребуючи складних пояснень, і достатньо підтверджують, що XiaoHongShu володіє базовими моделями, які варто серйозно розглянути в галузі. У сфері базових моделей з’явився новий гравець, який варто уважно спостерігати. За даними, dots-note-3.0 скоро буде відкритий.