IMO 2026 大模型评测：前沿模型接近满分，子级模型均未攻克压轴题
研究团队在 IMO 2026 新题上对比多款大模型，前沿模型拿到接近满分，Claude 与 GLM 等子级模型依赖不同…
一支自称为前 IMO 奖牌获得者的团队近日在 Reddit r/MachineLearning 公布了他们对多款大模型在 IMO 2026 赛题上的对比评测结果。评测覆盖前沿模型（代号 sol 与 fable）、Claude Sonnet/Opus 系列，以及开源权重模型 GLM，并搭配不同时下主流的工程框架（harness）进行测试。团队同时开源了配套的多智能体框架 AutoFyn。
评测设计：为什么选 IMO
IMO 题目被研究者视为检验大模型推理能力的高质量基准，原因有三：
- 题目为全新内容，几乎不可能出现在任何模型的训练数据中；
- 高难度数学题可以较好地代理「通用智能」能力；
- 多步骤复杂任务天然适合评估编排与工程框架的作用。
主要结果
- 前沿模型（sol、fable）在任意工程框架下均能取得接近满分甚至满分的成绩；
- Claude Sonnet 与 Opus 在 Web 默认接口下表现较差，使用 Claude Code 这类供应商级 harness 后显著提升，进一步换用 AutoFyn 多智能体 harness 后仍有可观改进，但即便如此仍未能追上前沿模型水平；
- 开源权重模型 GLM 在无 harness 条件下与 Claude Sonnet 相当，在 AutoFyn 下提升幅度类似；
- 具体数值评分须参考团队随附论文。
最难题 P3：所有「子前沿」模型全军覆没
评测中难度最高的 P3 题存在一个关键化简步骤，所有子前沿模型在所有 harness 下均未能完成该步骤。团队特别指出：即使在一次长达 20 小时的运行中，模型几乎独立证明了其他所有结论，却卡在完全相同的步骤上。工程框架只能提供检索与验证，无法替代真正解决题目所需的「关键想法」。这也印证了 harness 工程的边界——它能放大能力，但不能凭空创造能力。
幻觉与评分机制
评分由另一款前沿模型完成，并由团队进行人工复核，确保结果可信。评测中仍观察到幻觉问题，例如 Claude Sonnet 曾对 P3 给出错误的「伪解」并自信陈述。这说明即使在数学这种可验证领域，大模型的「虚假自信」仍未消除。
开源与可复现
团队在 GitHub 公开了完整论文与审计轨迹（Audit Trails），覆盖每一道题目的模型原始输出与运行记录，便于社区复现与进一步分析。AutoFyn 本身作为可定制的多智能体框架也已开源。
局限与思考
本次评测中「sol」与「fable」的具体身份未在帖子中明确披露，读者需自行查阅论文确认。若它们确实属于顶级前沿模型，则结论具有较强参考价值；若为非主流模型，则「前沿」一词的对照意义会被削弱。此外，评测仅基于 IMO 六道题，样本量有限，结论不应过度泛化。但对于关注大模型数学推理与 harness 工程效果的开发者与研究者而言，这仍是一份值得参照的实验记录。