# NVIDIA-Coding-Modell erzielt 535,4 Punkte bei der IOI 2026

> Auf der Hugging-Face-Seite von NVIDIA wird ein Coding-Modell vorgestellt, das im Aufgabenpaket der IOI 2026 mehr Punkte erzielte als der beste menschliche Teilnehmer. Dafür wurde das Modell mit einer separaten Strategie kombiniert, die mögliche Antworten wiederholt testet und überarbeitet.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/de/nvidia-coding-model-reports-535-4-points-at-ioi-2026

NVIDIA hat Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding, ein auf Wettbewerbsprogrammierung abgestimmtes Modell, auf Hugging Face veröffentlicht. Laut der Modellseite erzielte es im Aufgabenpaket der International Olympiad in Informatics (IOI) 2026 535,4 von 600 Punkten. Damit lag es über dem Ergebnis des besten menschlichen Teilnehmers von 498,27 Punkten und der angegebenen Goldmedaillenschwelle von 361,12 Punkten.

Das Ergebnis stammt nicht von einer einzelnen Antwort, die das Modell allein generiert hat. NVIDIA zufolge wurde das Modell mit GenCorrect kombiniert. Die Methode erstellt mehrere Lösungsvorschläge, nutzt das Feedback eines Bewertungsmodells und versucht anschließend, die Antworten innerhalb eines festgelegten Einreichungslimits zu verbessern. Das Unternehmen gibt an, die Auswertung vorausschauend und unter Einhaltung der offiziellen Wettbewerbsregeln zu Zeit, Internetzugang und Zahl der Einreichungen durchgeführt zu haben.

## So wurde das Modell trainiert

Das Modell wurde auf Basis von NVIDIAs Nemotron-3-Ultra-550B-A55B feinabgestimmt. NVIDIA zufolge wurde es in einem Durchlauf mit 477.642 synthetischen Reasoning-Trajektorien trainiert, die aus GLM-5.2 destilliert wurden. Diese Trajektorien deckten 22.000 ausgewählte Programmieraufgaben aus 16 regionalen und internationalen Wettbewerbsreihen ab.

NVIDIA erklärt, GLM-5.2 als Quelle für die Trainingsdaten gewählt zu haben, weil das Modell präziser war und rund 30 % kürzere Ausgaben erzeugte als eine mit DeepSeek-V4-Flash trainierte Variante. Auf der Modellseite wird Nemotron als Modellfamilie mit frei verfügbaren Gewichten, Trainingsdaten und Rezepten beschrieben. Dort heißt es außerdem, dass dieses Coding-Modell kommerziell und nicht kommerziell genutzt werden kann.

## Was die Punktzahl aussagt

Das Ergebnis ist bemerkenswert, aber es handelt sich um eine von einem Unternehmen gemeldete Punktzahl für ein bestimmtes Setup: das feinabgestimmte Modell in Kombination mit GenCorrect, getestet an einem Aufgabenpaket eines Wettbewerbs. Für sich genommen zeigt es nicht, wie das Modell bei alltäglichen Softwareaufgaben abschneidet oder wie es im Vergleich bei anderen Coding-Tests abschneidet. Auf der Seite wird es als das erste KI-System bezeichnet, von dem berichtet wird, dass es den punktbesten menschlichen Teilnehmer bei einem IOI-Aufgabenpaket übertroffen hat.

## Die Fakten

- Laut Modellseite erzielte das Modell bei der IOI 2026 535,4 von 600 Punkten.
- Die angegebene Höchstpunktzahl eines menschlichen Teilnehmers lag bei 498,27 Punkten; die Goldmedaillenschwelle bei 361,12 Punkten.
- NVIDIA zufolge wurde das Modell mit 477.642 synthetischen Reasoning-Trajektorien zu 22.000 Aufgaben feinabgestimmt.
- Die Trainingsaufgaben stammten aus 16 regionalen und internationalen Wettbewerbsreihen.

## Warum es wichtig ist

Für Menschen, die KI zum Programmieren nutzen, zeigt das Ergebnis, dass ein Modell in Verbindung mit wiederholtem Testen und Überarbeiten bei schwierigen Programmieraufgaben starke Leistungen erzielen kann. Es ist keine Garantie dafür, dass das System bei alltäglichen Programmieraufgaben ebenso nützlich ist; außerdem stammt das berichtete Ergebnis von der Modellseite von NVIDIA.

## Quellen und Referenzen

1. [nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding-550B-A55B-NVFP4 · Hugging Face](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wsuqmb/nvidianvidianemotronlabs3competitivecoding550ba55b/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

Zuletzt aktualisiert: 2026-09-29