Сравнение с предыдущими выступлениями ИИ на IMO

Ключевые отличия:

• 2024: AlphaProof набрал 28/42 (серебро) и стал первым ИИ, который доказывал ответы с формально верифицированной корректностью через ассистент доказательств Lean .
• 2025: И Google DeepMind, и OpenAI достигли золотого уровня (35/42), но ни один не получил идеального результата . Система Google решила 5 из 6 задач.
• 2026: dots-note-3.0 от RedNote — первый, кто достиг идеальных 42/42 — впервые ИИ решил все задачи . При этом модель сравнительно лёгкая . Huawei также сообщила об идеальном результате в том же цикле .

Контекст достоверности и верификации

Неофициальное участие в IMO

Важная оговорка: dots-note-3.0 не принимала участия в официальном соревновании IMO вместе с 666 участниками-людьми . Общие правила IMO ограничивают участие приглашёнными странами и участниками-людьми не старше 20 лет . Вместо этого технологические компании получают те же самые задачи после того, как участники-люди завершили экзамен, и их решения оцениваются судьями IMO .

Проблема «сам себе судья»

В 2025 году комитет IMO не стал формально прописывать правила для участия ИИ, что позволило каждой компании определить собственные условия тестирования — математики отмечают, что это дало компаниям возможность «одновременно ставить и оценивать свою собственную домашнюю работу» . Тот же неформальный процесс действовал и в 2026 году. Как говорится в одном из анализов, dots-note-3.0 «не участвовала в соревновании в традиционном смысле» — она решала задачи уже после события в рамках самостоятельно определённых протоколов тестирования .

Верификация через судей IMO

RedNote заявила, что решения модели были представлены на официальное оценивание IMO и получили полные баллы от тех же судей, которые оценивают участников-людей . Модель Huawei была верифицирована аналогичным образом. Это придаёт результату определённый уровень достоверности, поскольку судьи независимы, а решения оценивались по той же системе.

Что это значит на практике

Достижение является подлинным в том смысле, что модель действительно сгенерировала правильные, оценённые судьями IMO решения всех шести задач. Однако это не официальная медаль IMO — IMO не присуждает медали ИИ формально. Сравнение с предыдущими результатами ИИ корректно, поскольку эти системы также решали те же задачи постфактум в аналогичных условиях, но все «золотые медали ИИ» на IMO следует рассматривать как неофициальные, ретроспективные бенчмарки, а не как победы в живом соревновании. Тем не менее, результат dots-note-3.0 — это значимый этап, так как впервые ИИ достиг идеального результата на полном наборе задач IMO.

Сравнение с предыдущими выступлениями ИИ на IMO

Ключевые отличия:

• 2024: AlphaProof набрал 28/42 (серебро) и стал первым ИИ, который доказывал ответы с формально верифицированной корректностью через ассистент доказательств Lean .
• 2025: И Google DeepMind, и OpenAI достигли золотого уровня (35/42), но ни один не получил идеального результата . Система Google решила 5 из 6 задач.
• 2026: dots-note-3.0 от RedNote — первый, кто достиг идеальных 42/42 — впервые ИИ решил все задачи . При этом модель сравнительно лёгкая . Huawei также сообщила об идеальном результате в том же цикле .

Контекст достоверности и верификации

Неофициальное участие в IMO

Важная оговорка: dots-note-3.0 не принимала участия в официальном соревновании IMO вместе с 666 участниками-людьми . Общие правила IMO ограничивают участие приглашёнными странами и участниками-людьми не старше 20 лет . Вместо этого технологические компании получают те же самые задачи после того, как участники-люди завершили экзамен, и их решения оцениваются судьями IMO .

Проблема «сам себе судья»

В 2025 году комитет IMO не стал формально прописывать правила для участия ИИ, что позволило каждой компании определить собственные условия тестирования — математики отмечают, что это дало компаниям возможность «одновременно ставить и оценивать свою собственную домашнюю работу» . Тот же неформальный процесс действовал и в 2026 году. Как говорится в одном из анализов, dots-note-3.0 «не участвовала в соревновании в традиционном смысле» — она решала задачи уже после события в рамках самостоятельно определённых протоколов тестирования .

Верификация через судей IMO

RedNote заявила, что решения модели были представлены на официальное оценивание IMO и получили полные баллы от тех же судей, которые оценивают участников-людей . Модель Huawei была верифицирована аналогичным образом. Это придаёт результату определённый уровень достоверности, поскольку судьи независимы, а решения оценивались по той же системе.

Что это значит на практике

Достижение является подлинным в том смысле, что модель действительно сгенерировала правильные, оценённые судьями IMO решения всех шести задач. Однако это не официальная медаль IMO — IMO не присуждает медали ИИ формально. Сравнение с предыдущими результатами ИИ корректно, поскольку эти системы также решали те же задачи постфактум в аналогичных условиях, но все «золотые медали ИИ» на IMO следует рассматривать как неофициальные, ретроспективные бенчмарки, а не как победы в живом соревновании. Тем не менее, результат dots-note-3.0 — это значимый этап, так как впервые ИИ достиг идеального результата на полном наборе задач IMO.