# Модель NVIDIA для программирования набрала 535,4 балла на IOI 2026

> На странице NVIDIA на Hugging Face описана модель для программирования, которая превзошла результат лучшего участника-человека в задачах IOI 2026. Этого результата удалось добиться, объединив модель с отдельной стратегией: она многократно проверяет и дорабатывает возможные ответы.

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

NVIDIA опубликовала на Hugging Face модель Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding, настроенную для спортивного программирования. Согласно странице модели, она набрала 535,4 балла из 600 в задачах Международной олимпиады по информатике (IOI) 2026. Это выше результата лучшего участника-человека — 498,27 балла — и указанного порога для золотой медали, составляющего 361,12 балла.

Результат был получен не за счёт единственного ответа, сгенерированного самой моделью. NVIDIA сообщает, что объединила модель с методом GenCorrect: он генерирует несколько возможных решений, использует обратную связь от оценщика, а затем пытается улучшить ответы в пределах заданного лимита отправок. По словам компании, испытание проводилось заранее, с соблюдением официальных правил соревнования по времени, доступу к интернету и числу отправок.

## Как проходило обучение

Модель дообучили на базе Nemotron-3-Ultra-550B-A55B от NVIDIA. По словам компании, обучение состояло из одного прохода по 477 642 синтетическим цепочкам рассуждений, созданным на основе GLM-5.2. Они охватывали 22 000 отобранных задач по программированию из 16 региональных и международных серий соревнований.

NVIDIA утверждает, что выбрала GLM-5.2 для создания обучающих цепочек, поскольку эта модель была точнее и генерировала тексты примерно на 30% короче, чем вариант, обученный с использованием DeepSeek-V4-Flash. На странице говорится, что Nemotron — это семейство моделей с открытыми весами, данными для обучения и рецептами обучения. Там же указано, что эту модель для программирования можно использовать в коммерческих и некоммерческих целях.

## Что показывает результат

Результат примечателен, но речь идёт о балле, заявленном компанией для конкретной конфигурации: дообученной модели в сочетании с GenCorrect, проверенной на задачах одного соревнования. Сам по себе он не показывает, как модель справляется с повседневной работой над программным обеспечением или как она выглядит на фоне других тестов по программированию. На странице её называют первой системой ИИ, о которой сообщалось, что она превзошла лучший результат участника-человека в задачах IOI.

## Факты

- Согласно странице модели, на IOI 2026 она набрала 535,4 балла из 600.
- Указанный результат лучшего участника-человека — 498,27 балла; порог для золотой медали — 361,12 балла.
- По словам NVIDIA, модель дообучили на 477 642 синтетических цепочках рассуждений, охватывавших 22 000 задач.
- Задачи для обучения взяли из 16 региональных и международных серий соревнований.

## Почему это важно

Для тех, кто пользуется ИИ-инструментами для программирования, этот результат показывает, что модель в сочетании с многократной проверкой и доработкой ответов может успешно решать сложные задачи по программированию. Но это не гарантирует, что система будет столь же полезна для обычной разработки; кроме того, результат приводится на странице модели NVIDIA.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-09-29