# NVIDIAのコーディングモデル、IOI 2026で535.4点を記録

> NVIDIAのHugging Faceページによると、コーディングモデルがIOI 2026の問題セットで、最高得点の人間参加者を上回る得点を挙げた。この結果は、モデルに別の戦略を組み合わせ、解答候補を繰り返しテストして修正することで得られた。

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

NVIDIAは、競技プログラミング向けに調整したモデル「Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding」をHugging Faceで公開した。モデルのページによると、国際情報オリンピック（IOI）2026の問題セットで、600点満点中535.4点を獲得した。これは最高得点の人間参加者の498.27点と、金メダルの基準点として示された361.12点を上回る。

ただし、この結果はモデル単独で一度だけ解答を生成して得たものではない。NVIDIAによると、複数の解答候補を生成し、評価器からのフィードバックを活用して、定められた提出回数の範囲内で解答を改善する手法「GenCorrect」をモデルと組み合わせた。同社は、コンテストの公式ルールに定められた制限時間、インターネット利用、提出回数の条件に従い、事前に評価を実施したとしている。

## どのように訓練されたのか

このモデルは、NVIDIAの「Nemotron-3-Ultra-550B-A55B」をファインチューニングしたものだ。NVIDIAによると、GLM-5.2から知識を抽出した477,642件の合成推論トレースを使い、1回の学習パスで訓練した。トレースは、16の地域・国際コンテスト系列から集めた22,000問の厳選されたプログラミング問題を対象としている。

NVIDIAは、DeepSeek-V4-Flashを使って訓練したバリアントに比べ、GLM-5.2は精度が高く、生成する回答もおよそ30％短かったため、訓練用トレースの生成元に選んだとしている。モデルのページでは、Nemotronをオープンウェイト、訓練データ、レシピを公開するモデルファミリーと説明し、このコーディングモデルは商用・非商用の両方で利用できるとしている。

## この得点が示すもの

注目に値する結果だが、これは特定の構成、つまりファインチューニングしたモデルとGenCorrectを組み合わせ、1つのコンテスト問題セットで試した場合の、企業発表による得点だ。この結果だけでは、日常的なソフトウェア開発でのモデルの性能や、他のコーディングテストでの相対的な実力は分からない。ページでは、IOIの問題セットで最高得点の人間参加者を上回ったと報告された初のAIシステムとしている。

## 事実

- モデルのページによると、IOI 2026で600点満点中535.4点を獲得した。
- 最高得点の人間参加者の得点は498.27点、金メダルの基準点は361.12点だった。
- NVIDIAによると、モデルは22,000問にまたがる477,642件の合成推論トレースでファインチューニングされた。
- 訓練問題は、16の地域・国際コンテスト系列から集められた。

## なぜ重要か

コーディングAIを使う人にとって、この結果は、繰り返しテストと修正を行う手法を組み合わせたモデルが、難度の高いプログラミング問題で高い性能を発揮し得ることを示している。ただし、通常のコーディング作業でも同じように役立つとは限らず、今回の結果はNVIDIAのモデルページで報告されたものだ。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-09-29