NVIDIA Nemotron olimpiyat altını aldı, tarifi açtı

NVIDIA, açık ağırlıklı Nemotron model ailesiyle iki zorlu yarışmada altın madalya seviyesine ulaştığını duyurdu. Şirketin 7 Ekim’de Hugging Face’te yayımladığı yazıya göre Nemotron 3 tabanlı uzman modeller hem Uluslararası Matematik Olimpiyatı (IMO) 2026’da hem de Uluslararası Bilişim Olimpiyatı (IOI) 2026’da altın barajını geçti. Haberin açık kaynak açısından önemli yanı ise şu: NVIDIA modelleri, eğitim veri setlerini ve çalıştırma kodunu da paylaştı.

Ne Değişti?

İki yarışma farklı beceriler istiyor. IOI’de gizli testlerden geçen algoritma ve kod yazmak gerekiyor, üstelik sıkı süre ve gönderim sınırları altında. IMO’da ise doğal dille yazılmış titiz matematik kanıtları isteniyor.

NVIDIA’nın açıkladığı sonuçlar şöyle:

• IOI 2026: Nemotron-3-Ultra-CC modeli 600 üzerinden 535,4 puan aldı. Altın barajı 361,12, en iyi insan puanı ise 498,27’ydi. Bu çalışma yarışmacılarla aynı süre, internet ve gönderim kısıtları altında yapıldı. Ancak resmî olmayan bir denemeydi ve resmî sıralamaya girmedi.
• IMO 2026: Nemotron 3 Ultra’nın farklı sürümlerini birleştiren sistem 42 üzerinden 30 puan aldı. Resmî altın barajı 29’du. Kanıtlar resmî IMO değerlendiricileri tarafından puanlandı. Sistem altı problemin dördünden tam puan aldı.

NVIDIA’ya göre IMO sistemi tamamen doğal dille çalıştı. Biçimsel bir kanıt doğrulayıcı, dış araç ya da internet erişimi kullanılmadı.

Tarif Nasıl İşliyor?

NVIDIA her yarışma için sıfırdan yeni bir temel model kurmadığını, mevcut Nemotron’u uzmanlaştırdığını vurguluyor. Şirketin tarifi dört adımdan oluşuyor: güçlü bir temel modelle başlamak, alana özgü problemler ve kaliteli akıl yürütme örnekleri toplamak, denetimli ince ayar (SFT) ve gerektiğinde pekiştirmeli öğrenme (RL) uygulamak, son olarak modeli cevap üreten, değerlendiren ve iyileştiren bir döngüyle birleştirmek.

Programlama tarafında ekip 22.000 problem topladı. Toplam 30 milyar, etkin 3 milyar parametreli Nemotron-3-Nano-CC, IOI 2025 problemlerinde ince ayar öncesi 130 puandan, SFT ile 280’e, RL ile 291’e çıktı. Şirketin GenCorrect adını verdiği yinele-düzelt yöntemiyle puan 468’e ulaştı ve o yılın 438,3’lük altın barajını geçti. Toplam 550 milyar, etkin 55 milyar parametreli Ultra-CC ise aynı yöntemle 502 puan aldı.

Matematik tarafında eğitim verisi 15.818 farklı kanıt probleminden süzülmüş 414.890 örnek içeriyordu. Bu veri yalnızca doğru cevabı değil, kanıt yazmayı, eksik bulmayı, eleştiriye cevap vermeyi ve bir kanıtın tamam olup olmadığını değerlendirmeyi de öğretiyordu.

Kimi İlgilendiriyor?

Haber en çok kendi alanına özel model geliştirmek isteyen araştırmacıları ve şirketleri ilgilendiriyor. NVIDIA’nın asıl mesajı, iyi bir açık temel modelin net bir tarifle zorlu bir alana uyarlanabileceği. Madalyaların yalnızca ince ayardan ya da yalnızca çok sayıda deneme yapmaktan değil, model, veri ve çıkarım döngüsünün birlikte tasarlanmasından geldiğini söylüyor.

Paylaşılanlar da bu iddiayı sınamaya imkân veriyor. Nemotron Labs IMO 2026 koleksiyonunda SFT ve RL sürümleri, iki eğitim veri seti ve 200 olimpiyat düzeyinde problemden oluşan yeni Nemotron-IMO-Bench test seti bulunuyor. NeMo-Skills deposunda IMO çıkarım hattı, istemler, gönderilen kanıtlar ve hızlı başlangıç rehberi var. Programlama tarafında Nemotron-3-Ultra-CC modeli Hugging Face’te.

Bir not düşmek gerekiyor: Ultra boyutundaki modeller çok büyük ve sıradan bir bilgisayarda çalışmıyor. NVIDIA da eğitim ve çıkarım çalışmalarının ciddi hesaplama gerektirdiğini kabul ediyor. Küçük ekipler için daha erişilebilir olan kısım, yöntemin kendisi ve Nano boyutundaki sonuçlar.

Türkiye’den Kullanıcılar İçin

Paylaşılan veri setleri ve test seti, Türkiye’deki üniversitelerin ve matematik olimpiyatına öğrenci hazırlayan eğitimcilerin de inceleyebileceği açık kaynaklar. Kendi alanında uzman model geliştirmek isteyen yerli ekipler için de her şeyi sıfırdan eğitmek yerine açık bir temel modeli uzmanlaştırma yaklaşımı daha gerçekçi bir yol sunuyor.