nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding-550B-A55B-NVFP4 · 허깅페이스
nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding-550B-A55B-NVFP4 · Hugging Face
핵심 요약
엔비디아가 IOI 2026 문제 세트에서 인간 최고 기록을 넘어선 경쟁 프로그래밍 특화 모델을 공개했습니다.
- 경쟁 프로그래밍 특화 — IOI 2026 문제 세트에서 인간 최고 점수를 상회하는 성능을 기록함
- 합성 데이터 활용 — GLM-5.2에서 추출한 47만여 개의 추론 데이터를 통해 1 에포크 학습됨
- GenCorrect 전략 — 반복적인 테스트 타임 컴퓨팅을 통해 후보 솔루션을 생성하고 피드백을 반영함
- 연구용 모델 — 상업적/비상업적 사용이 가능하며 범용 모델이 아닌 특정 도메인 연구용으로 개발됨
huggingface.co
원문 사이트로 이동
모델 개발자: NVIDIA Corporation
모델 개발: NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B에서 파인튜닝됨
https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding-550B-A55B-NVFP4#what-is-nemotronWhat은 Nemotron인가?
NVIDIA Nemotron™은 오픈 웨이트, 학습 데이터, 레시피를 모두 공개하는 오픈 모델 제품군이야. 특화된 AI 에이전트를 만드는 데 있어 압도적인 효율성과 정확도를 자랑하지.
https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding-550B-A55B-NVFP4#descriptionDescription
Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding은 Nemotron-3-Ultra를 기반으로 한 알고리즘 문제 풀이 특화 모델이야. 16개 지역 및 국제 프로그래밍 대회 문제 22,000개를 엄선해서 GLM-5.2로 추출한 합성 추론 데이터 477,642개를 딱 한 에포크만 돌려서 파인튜닝했어. DeepSeek-V4-Flash로 학습시킨 모델보다 정확도는 높으면서 생성 시간은 30% 정도 짧아서 SFT 교사 모델로 낙점됐지. GLM-5.2로 증류한 이 모델은 추론 단계에서 GenCorrect와 결합하면 미친 성능을 보여줘. GenCorrect는 다양한 후보 답안을 생성하고, 평가자 피드백을 반영해서, 정해진 제출 횟수 안에서 답안을 계속 다듬는 반복형 테스트 타임 컴퓨팅 전략이야. 이걸 IOI 2026 문제 세트에 실제 대회 시간, 인터넷 차단, 제출 제한 조건을 그대로 적용해서 테스트해 봤거든? 결과는 600점 만점에 535.4점. 금메달 커트라인(361.12점)은 물론이고, 1등 한 사람 점수(498.27점)까지 가볍게 씹어 먹었어. IOI 문제 세트에서 인간 1등 점수를 넘긴 최초의 AI 시스템이지.
이 모델은 상업적, 비상업적 용도 모두 자유롭게 쓸 수 있어.
