# Nemotron-Modelle erreichen Goldniveau bei IOI und IMO

> Feinabgestimmte Varianten von Nemotron-3 übertrafen 2026 die Goldschwellen bei der Internationalen Informatik-Olympiade und der Internationalen Mathematik-Olympiade.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/de/nemotron-models-hit-gold-level-in-ioi-and-imo-contests

Hugging Face berichtet, dass zwei spezialisierte Versionen seines Basismodells Nemotron-3 bei der Internationalen Informatik-Olympiade (IOI) 2026 und der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) 2026 Ergebnisse auf Goldmedaillenniveau erzielt haben. Das IOI-System Nemotron-3-Ultra-CC erreichte 535,4 von 600 Punkten und lag damit deutlich über der Goldschwelle von 361,12 Punkten sowie über dem besten Ergebnis eines menschlichen Teilnehmers von 498,27 Punkten. Das IMO-System basiert auf Nemotron-3-Ultra und wurde sowohl über überwachtes Feinabstimmen (SFT) als auch mit bestärkendem Lernen (RL) trainiert. Es erzielte 30 von 42 Punkten und lag damit knapp über der offiziellen Goldgrenze von 29 Punkten.

## Was haben die Forschenden gemacht?

Beide Projekte gingen von einem großen Nemotron-3-Basismodell aus, sammelten fachspezifische Aufgaben und setzten gängige Methoden für das Nachtraining ein. Für die IOI stellten sie 22.000 Programmieraufgaben zusammen und ergänzten sie um synthetische Schlussfolgerungsschritte. Anschließend nutzten sie SFT und beim kleineren Nano-Modell zusätzlich RL. Außerdem setzten sie eine Inferenzschleife namens GenCorrect ein, die Antworten erstellt, bewertet und überarbeitet. Für die IMO trugen sie einen Bestand von 414.890 gefilterten Beweisbeispielen zusammen, der das Erstellen, Kritisieren und Überprüfen von Beweisen abdeckt. Anschließend stimmten sie einen Checkpoint mit SFT und einen weiteren mit RL fein ab. Das finale IMO-System kombinierte die beiden Checkpoints mit dem allgemeinen Modell und nutzte eine Pipeline aus Erstellen, Überprüfen und Überarbeiten, um Beweise zu erstellen und zu verbessern.

## Wo ist die Arbeit verfügbar?

Alle Modelle, Datensätze und der Code sind auf Hugging Face verfügbar. Der Checkpoint Nemotron-3-Ultra-CC kann heruntergeladen werden; das IOI-Paper beschreibt die GenCorrect-Methode. Zum IMO-Projekt gehören die SFT- und RL-Checkpoints, der Benchmark Nemotron-IMO-Bench mit 200 Aufgaben auf Olympiadeniveau sowie ein NeMo-Skills-Repository mit der Inferenzpipeline und den Prompts. Die Autoren hoffen, dass die Community ihr „Rezept in vier Schritten“ übernimmt: mit einem leistungsstarken Basismodell beginnen, Daten zusammenstellen, SFT/RL anwenden und das Modell mit einer feedbackgesteuerten Inferenzschleife kombinieren.

## Die Fakten

- Nemotron-3-Ultra-CC erzielte bei der IOI 2026 535,4 von 600 Punkten und übertraf damit die Goldschwelle von 361,12 Punkten sowie das beste Ergebnis eines menschlichen Teilnehmers von 498,27 Punkten.
- Das IMO-System erreichte bei der IMO 2026 30 von 42 Punkten und lag damit knapp über der offiziellen Goldschwelle von 29 Punkten.
- Für das Feinabstimmen auf die IOI wurden 22.000 Programmieraufgaben und synthetische Schlussfolgerungsschritte verwendet; beim IMO-Feinabstimmen kamen 414.890 Beweisbeispiele aus 15.818 unterschiedlichen Aufgaben zum Einsatz.
- Nemotron-3-Nano-CC hat insgesamt 30 Milliarden Parameter, davon 3 Milliarden aktive; Nemotron-3-Ultra-CC hat insgesamt 550 Milliarden Parameter, davon 55 Milliarden aktive.

## Warum es wichtig ist

Für Entwickler zeigen die Ergebnisse, dass sich ein einziges großes Modell mit einem reproduzierbaren Rezept zur Feinabstimmung in ein Spezialmodell verwandeln lässt, das mit den besten menschlichen Teilnehmern konkurriert. Hobbyentwickler und Forschungsteams können so leistungsfähige Werkzeuge für die Codegenerierung oder das Verfassen von Beweisen entwickeln, ohne ein neues Basismodell von Grund auf trainieren zu müssen.

## Quellen und Referenzen

1. [One Model Family, Two Gold-Level Results: Fine-Tuning Nemotron for IOI and IMO](https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-ioi-and-imo-2026) – Hugging Face, 2026-10-07

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-07