Model chińskiego RedNote zdobył komplet punktów na olimpiadzie matematycznej IMO 2026

Chińska platforma RedNote, znana szerzej jako Xiaohongshu, pokazała, że jej autorski model językowy potrafi więcej niż rekomendować filmiki i porady beauty. Model dots-note-3.0 rozwiązał poprawnie wszystkie sześć zadań 67. Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej, zdobywając maksymalne 42 punkty. To pierwszy przypadek chińskiego modelu z oficjalnie potwierdzonym złotem IMO.

Co pokazał wynik

Międzynarodowa Olimpiada Matematyczna to najbardziej prestiżowe zawody matematyczne dla uczniów szkół średnich, rozgrywane od 1959 roku. Zadania wymagają nie tylko sprawności rachunkowej, ale przede wszystkim oryginalnych dowodów i pomysłowych konstrukcji, co przez lata czyniło je trudnym poligonem dla sztucznej inteligencji. Modele językowe radziły sobie z obliczeniami, ale gubiły się przy budowaniu pełnych, rygorystycznych dowodów matematycznych.

Historia prób AI na IMO pokazuje, jak szybko to się zmieniało. W 2024 roku model Gemini od Google podszedł do zadań olimpiady po raz pierwszy i zdobył 28 punktów, czyli wynik na poziomie srebrnego medalu. Rok później, w 2025 roku, Gemini Deep Think rozwiązało pięć z sześciu zadań w niecałe 4,5 godziny, zdobywając złoto. Wynik dots-note-3.0 z lipca 2026 roku idzie o krok dalej, bo model rozwiązał komplet zadań.

Jak działa model

Według doniesień chińskich mediów technologicznych dots-note-3.0 opiera się na architekturze agentowej, łączącej rozumowanie w języku naturalnym z wykonywaniem kodu w Pythonie. Model wykorzystuje mechanizm rekurencyjnej autokrytyki, który pozwala mu na bieżąco weryfikować poprawność własnych argumentów zamiast polegać na jednorazowym wygenerowaniu odpowiedzi.

Szczególną uwagę zwróciło rozwiązanie trzeciego zadania, dotyczącego kombinatorycznej teorii gier. Zamiast standardowego podejścia opartego na teorii grafów, model zastosował rozumowanie indukcyjne, uchwycając strukturę problemu w sposób, który eksperci matematyczni ocenili jako nietypowy nawet dla ludzkich zawodników.

Poprawne i eleganckie, ze zwartą strukturą i naturalną logiką - Liu Hanzu, dwukrotny złoty medalista Chińskiej Olimpiady Matematycznej

Zwięzłe i bezpośrednie, trafiające w sedno problemu - Wang Qiantong, złoty medalista Chińskiej Olimpiady Matematycznej

Rywalizacja chińskich i amerykańskich laboratoriów

Wynik dots-note-3.0 wpisuje się w szerszy trend tego lata, w którym kolejne laboratoria testowały swoje modele na tegorocznych zadaniach IMO, choć nie zawsze w ramach formalnej procedury oceny stosowanej wobec Google i OpenAI. Deweloperzy niezależnie donosili o kompletnych wynikach innych modeli, w tym systemów od Anthropic, OpenAI i chińskiego Moonshot AI, uruchamianych samodzielnie przeciwko zadaniom olimpiady. Oficjalne potwierdzenie złota od organizatorów IMO, jakie otrzymał wcześniej Google, a teraz RedNote, ma jednak inną wagę niż testy przeprowadzane we własnym zakresie przez społeczność deweloperską.

Dla RedNote to wizerunkowy przełom. Firma kojarzona głównie z platformą społecznościową przypominającą Instagram, popularną wśród setek milionów użytkowników w Chinach i za granicą, dotąd rozwijała modele AI głównie na potrzeby wewnętrzne, w tym otwarte modele dots.llm1 do zadań językowych i dots.ocr do analizy dokumentów. Wynik na IMO 2026 pokazuje, że laboratorium badawcze firmy, określane jako hi lab, potrafi konkurować w dziedzinie zaawansowanego rozumowania matematycznego z czołowymi graczami branży.

Co dalej

Chińskie media technologiczne podają, że dots-note-3.0 ma zostać udostępniony jako model open source, co oznaczałoby, że społeczność badawcza poza Chinami będzie mogła samodzielnie zweryfikować i odtworzyć wynik. Otwarte udostępnienie modelu zdolnego do pełnego kompletu punktów na IMO byłoby precedensem, bo dotychczasowe modele z wynikiem złota, od Gemini po systemy OpenAI, pozostawały zamkniętymi produktami komercyjnymi.

Dla polskiego czytelnika ten wynik to kolejny sygnał, że przewaga w rozumowaniu matematycznym i naukowym AI nie jest już zarezerwowana dla dużych firm z Doliny Krzemowej. Chińskie laboratoria, w tym DeepSeek i teraz RedNote, coraz częściej pokazują wyniki na poziomie lub bliskim czołówce, co przekłada się na tempo konkurencji w rozwoju modeli zdolnych do wspierania badań naukowych, inżynierii i weryfikacji dowodów matematycznych.