# NVIDIA:s kodningsmodell rapporterar 535,4 poäng vid IOI 2026

> På NVIDIA:s Hugging Face-sida beskrivs en kodningsmodell som fick högre poäng än den främsta mänskliga deltagaren på problemuppsättningen vid IOI 2026. Resultatet uppnåddes med modellen i kombination med en separat strategi som upprepade gånger testar och förbättrar möjliga svar.

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

NVIDIA har publicerat Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding, en modell finjusterad för tävlingsprogrammering, på Hugging Face. Enligt modellsidan fick den 535,4 av 600 poäng på problemuppsättningen vid International Olympiad in Informatics (IOI) 2026. Det var högre än den främsta mänskliga deltagarens 498,27 poäng och den angivna gränsen för guldmedalj på 361,12 poäng.

Resultatet kom inte från ett enda svar som modellen genererade på egen hand. NVIDIA uppger att modellen kombinerades med GenCorrect, en metod som tar fram flera möjliga lösningar, använder återkoppling från en utvärderare och sedan försöker förbättra svaren inom en fastställd gräns för antalet inlämningar. Företaget säger att utvärderingen genomfördes i förväg enligt tävlingens officiella regler för tid, internetåtkomst och inlämningar.

## Så tränades modellen

Modellen är finjusterad från NVIDIA:s Nemotron-3-Ultra-550B-A55B. NVIDIA uppger att den tränades under en genomgång på 477 642 syntetiska resonemangsspår som destillerats från GLM-5.2. Spåren omfattade 22 000 utvalda programmeringsproblem från 16 regionala och internationella tävlingsserier.

NVIDIA säger att GLM-5.2 valdes som källa för träningsspåren eftersom modellen var mer träffsäker och genererade svar som var omkring 30 procent kortare än en variant tränad med DeepSeek-V4-Flash. På modellsidan beskrivs Nemotron som en modellfamilj med öppna vikter, träningsdata och recept, och där står att den här kodningsmodellen får användas både kommersiellt och icke-kommersiellt.

## Vad poängen visar

Resultatet är anmärkningsvärt, men det är en poängsumma som företaget rapporterat för en viss uppsättning: den finjusterade modellen tillsammans med GenCorrect, testad på en enda tävlings problemuppsättning. I sig visar resultatet inte hur modellen fungerar i vanligt programvaruarbete eller hur den står sig i andra kodningstester. På sidan kallas den det första AI-systemet som rapporterats ha fått högre poäng än den främsta mänskliga deltagaren på en IOI-problemuppsättning.

## Fakta

- Enligt modellsidan fick modellen 535,4 av 600 poäng vid IOI 2026.
- Den angivna högsta mänskliga poängen var 498,27; gränsen för guldmedalj var 361,12.
- NVIDIA uppger att modellen finjusterades på 477 642 syntetiska resonemangsspår som omfattade 22 000 problem.
- Träningsproblemen kom från 16 regionala och internationella tävlingsserier.

## Varför det spelar roll

För den som använder AI för kodning är resultatet ett tecken på att en modell i kombination med upprepade tester och förbättringar kan prestera starkt på svåra programmeringsproblem. Det garanterar inte att systemet är lika användbart för vanliga kodningsuppgifter, och resultatet kommer från NVIDIA:s modellsida.

## Källor och referenser

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

Senast uppdaterad: 2026-09-29