Nemotron a fait l'objet d'un bilan publié par l'équipe NVIDIA sur le blog Hugging Face le 7 octobre 2026 : deux versions affinées de la même famille de modèles ont atteint le niveau médaille d'or aux Olympiades internationales d'informatique (IOI) et de mathématiques (IMO) 2026, le score IOI dépassant aussi le meilleur concurrent humain.
Deux médailles d'or, à juger séparément
Côté informatique, la version de programmation compétitive a répondu en direct, sous les mêmes contraintes de temps, d'absence d'internet et de nombre de soumissions que les concurrents humains, avec 535,4 points sur 600, au-dessus du seuil d'or de 361,12 et du meilleur score humain de 498,27. L'équipe précise toutefois qu'il s'agissait d'une exécution de référence non officielle et non supervisée, hors du classement officiel des IOI. Côté mathématiques, le système a rédigé ses preuves en langage naturel uniquement, sans prouveur formel, sans outils externes et sans internet, pour 30 points sur 42 face à un seuil d'or officiel de 29, avec le maximum sur quatre des six problèmes, et ses copies ont été notées par les correcteurs officiels des IMO. Les deux résultats n'ont pas le même poids et doivent se lire séparément.
Pas un modèle de base plus grand
Les deux projets ont suivi la même recette : partir de Nemotron 3, appliquer un affinage supervisé sur des données du domaine, ajouter l'apprentissage par renforcement là où il est utile, puis associer le spécialiste à une boucle d'inférence qui génère, vérifie et améliore les réponses candidates. La version code a appris à partir de traces de raisonnement sur 22 000 problèmes sélectionnés et utilisé une stratégie appelée GenCorrect pour réviser le code au fil des retours d'évaluation. Les données mathématiques couvraient la rédaction de preuves, leur amélioration, leur vérification et le jugement de la vérification elle-même, afin que le modèle général et les spécialistes SFT et RL se critiquent mutuellement dans un seul système. La conclusion de l'équipe : les médailles viennent de la combinaison de l'affinage et du calcul au moment du test, pas d'un simple passage à l'échelle des paramètres ou des échantillons.
Ce qui est ouvert, et le coût passé sous silence
Sont publiés les points de contrôle des deux directions, les jeux de données d'entraînement, les pipelines d'inférence et un nouveau banc d'essai de 200 problèmes de niveau olympique, hébergés sur Hugging Face et sous l'organisation NeMo de NVIDIA sur GitHub. Pour les chercheurs, les scores s'accompagnent pour la première fois d'un chemin reproductible plutôt que d'une capture d'écran. L'autre face mérite la même attention : l'étape finale de sélection du système mathématique est délibérément gourmande en calcul, et une réexécution complète exige des ressources et du temps considérables. Les poids ouverts abaissent la barrière de participation, mais ils n'effacent pas l'écart de calcul. C'est un point à garder en tête en célébrant ce type de résultats ouverts.
