A família de modelos Nemotron, da NVIDIA, alcançou resultados em nível de medalha de ouro em duas das competições acadêmicas mais exigentes do mundo: a Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) e a Olimpíada Internacional de Informática (IOI), ambas em suas edições de 2026. Segundo a NVIDIA, o desempenho demonstra que o Nemotron 3 serve como uma base forte e adaptável para a construção de modelos especialistas de alto nível, capazes de competir com os melhores participantes humanos.

Na Olimpíada Internacional de Informática, a especialização chamada Nemotron-3-Ultra-CC, treinada com ajuste fino supervisionado (SFT, técnica que refina um modelo com exemplos anotados) e com o método GenCorrect, obteve 535,4 pontos de um total possível de 600. O número supera com folga o limiar de 361,12 pontos necessário para a medalha de ouro e também ultrapassa a maior pontuação humana registrada na competição, que foi de 498,27. O resultado posiciona o sistema acima do melhor participante da edição.

Já na Olimpíada Internacional de Matemática, a NVIDIA utilizou o Nemotron 3 Ultra em três versões diferentes: o modelo geral e dois pontos de verificação especializados, um derivado de ajuste fino supervisionado e outro de aprendizado por reforço (RL, método de treinamento em que o modelo aprende a partir de recompensas). Esses componentes foram combinados em um sistema descrito pela empresa como de geração, verificação e refinamento, no qual o modelo produz soluções, confere sua consistência e então aprimora as respostas. A abordagem rendeu 30 pontos dos 42 possíveis, acima do limiar oficial de 29 pontos estabelecido para a medalha de ouro.

Nemotron 3 da NVIDIA faz história: IA supera gênios humanos e conquista duplo ouro nas Olimpíadas Internacionais de Matemática e Informática - Imagem complementar

Para chegar a esses resultados, as equipes da NVIDIA partiram do Nemotron 3 e aplicaram as três etapas de desenvolvimento: ajuste fino supervisionado, aprendizado por reforço e inferência guiada por feedback. A empresa destaca que a mesma fundação serviu tanto para o desafio de provas matemáticas quanto para o de programação competitiva, o que reforça a versatilidade da arquitetura para criar modelos especialistas de classe mundial em domínios distintos.

A NVIDIA decidiu ir além da simples divulgação dos resultados e liberou publicamente boa parte do trabalho. A coleção Nemotron Labs IMO 2026, publicada no Hugging Face na organização da NVIDIA, reúne os pontos de verificação de SFT e de aprendizado por reforço, os dois conjuntos de dados usados no treinamento e um novo benchmark chamado Nemotron-IMO-Bench, composto por 200 problemas em nível olímpico para avaliação de modelos de raciocínio matemático.

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A documentação também foi aberta ao público. O artigo científico sobre a participação na IMO descreve em detalhes tanto a abordagem de treinamento quanto o funcionamento do sistema de geração, verificação e refinamento. Já o repositório NeMo-Skills, disponível no GitHub, inclui o pipeline de inferência da IMO, os prompts utilizados, as provas efetivamente submetidas e um guia de início rápido pensado para permitir a reprodução dos resultados por outros pesquisadores e desenvolvedores.

Na área de programação competitiva, o trabalho está representado pelo modelo NVIDIA Nemotron Labs 3 Competitive Coding 550B A55B NVFP4, a versão especializada que sustentou o desempenho recorde na Olimpíada de Informática. O modelo está listado no Hugging Face e integra o conjunto de recursos liberados junto com a divulgação dos resultados.

Em síntese, o anúncio mostra uma única família de modelos alcançando patamar de ouro em duas olimpíadas internacionais de prestígio: na IOI 2026, com 535,4 de 600 pontos, superando tanto o limiar da medalha quanto o melhor competidor humano, e na IMO 2026, com 30 de 42 pontos, acima da nota de corte de 29. Com checkpoints, conjuntos de dados, um benchmark inédito, artigo científico e código de inferência liberados, os interessados podem acessar a coleção Nemotron Labs IMO 2026 no Hugging Face, na página da NVIDIA, e consultar o repositório NeMo-Skills no GitHub para reproduzir o pipeline completo.