Model · 2026-10-07

One Model Family, Two Gold-Level Results: Fine-Tuning Nemotron for IOI and IMO

One Model Family, Two Gold-Level Results: Fine-Tuning Nemotron for IOI and IMO

Hugging Face Blog2026-10-07About 3 min readWorth tracking

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Frontier modelsAI for scienceBenchmarks & evaluation
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The full write-up and the editors' notes are in Chinese; the summary above is from the original announcement.

Record

The signal

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发生了什么

10 月 7 日 NVIDIA 在 Hugging Face 博客介绍了用 Nemotron 模型家族参加 2026 年国际数学奥林匹克(IMO)和国际信息学奥林匹克(IOI)的结果。两项都过了金牌线,但认定方式不同,读的时候要分开。

两个金牌,两种分量

  • IMO 2026:42 分里拿到 30 分,金牌线 29 分,6 题中 4 题满分。由 IMO 官方评分员评分。全程自然语言,不用形式化证明器、工具或联网。
  • IOI 2026:600 分里自测 535.4 分,金牌线 361.12 分,人类最高分 498.27 分。这是 NVIDIA 按比赛限制自己跑出的分数,不在官方排名里。

IMO 的成绩可以当作外部认定;IOI 的分数更高,但只是厂商自测。

用的是什么模型

  • Nemotron-3-Ultra-CC:总参数 550B、激活 55B 的混合专家模型,只做了监督微调,以 NVFP4 精度发布。它的 safetensors 元数据写的是 335B,与公布的参数量对不上,NVIDIA 没有解释。
  • Nemotron-3-Nano-CC:总参数 30B、激活 3B,用于 IOI 2025 的对照实验。

Nano 在 IOI 2025 上的分数变化说明了提升来自哪里:基础模型 130 分,监督微调后 280 分,强化学习后 291 分,加上「生成-验证-修正」的推理流程后 468 分(金牌线 438.3)。最大的一步不是训练,而是推理时的验证与修正。NVIDIA 也报告,组合互补的监督微调与强化学习检查点,比单纯多采样更有效。

公开了什么

  • Ultra-CC 权重(OpenMDW-1.1 许可,9 月 3 日已上 Hugging Face)
  • IMO 用的监督微调与强化学习检查点、两份 IMO 数据集(41.5 万条证明类监督样本、9597 道强化学习题)
  • 200 题的 Nemotron-IMO-Bench,以及 NeMo Skills 里的完整流程

没有公开训练算力。

对读者意味着什么

  1. 看竞赛成绩时,先问是谁评的分:官方评分员、第三方,还是自测。
  2. Nano 的数据说明,推理阶段的验证循环可以比再训练一轮带来更大的提升,这个做法可以搬到自己的任务上。
  3. 数据与流程开放,想复现或做后训练的团队有了一份完整的参考配方。

Why now

Why it matters

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一份开放权重、开放数据的竞赛级配方,而且两项成绩的分量不同:IMO 由官方评分,IOI 是自测。它的消融数据还说明,推理时的验证与修正循环带来的提升比强化学习更大。

Background

Technical context

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混合专家模型(MoE)每次只激活一部分参数,550B 总参数里每个 token 只用 55B。NVFP4 是 NVIDIA 的 4 位浮点格式,用来降低显存与带宽。生成-验证-修正指模型先给出答案,再检查、再改,循环多轮。

At your level

Have AI explain this signal at your level

Pick your level of experience and AI writes an explanation for it on the spot.

Audience

Who should care

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做模型后训练、数学或代码推理的研究与工程团队想在自己任务上加验证循环的应用团队需要判断竞赛类成绩可信度的读者
Areas it may affect
后训练推理时计算模型评估

Next

Learning path

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  1. 读《混合专家模型(MoE)架构》,理解总参数与激活参数的区别
  2. 读《合成数据与数据配方》,看 41.5 万条证明样本这类数据怎么构造
  3. 对照 Nano 在 IOI 2025 上 130 → 280 → 291 → 468 的变化,分清训练与推理各贡献多少
  4. 读本站 Gowers 的信号,了解数学家对模型证明能力的看法

Getting started

Have AI draft a learning path

From the related knowledge and skills on this page, AI drafts a path from the basics to applying it.

Network

Where it sits in the network

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How this signal connects to neighbouring technologies, skills and background knowledge. Follow any link to keep exploring.

Comparison

Compare with another technology

Pick another published technology and AI writes a comparison of what they share, how they differ and when to use each.

Further thought

Follow-up questions

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  • 550B 与 335B 的参数量差异是怎么回事?
  • 生成-验证-修正循环在你的任务上能不能用?验证器从哪里来?
  • 没有公开训练算力,复现这套配方大概需要多少资源?

Publication record

Featured in

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The briefings that carried this signal, newest first; the last row is the weekly review of its week. The tag is the section it ran in.

Sources

Hugging Face Blog

NVIDIABig tech2026-10-07
Open original sourcehttps://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-ioi-and-imo-2026