小红书 dots 团队携内部版本 dots-note 3.0 参加第 67 届 IMO 2026，六道题均获满分，以 42/42 分取得满分金牌，全球仅 7 位人类选手获此成绩。
模型不依赖形式化语言，直接读取原始 LaTeX 题目，通过递归自我批判能力端到端完成解题。
dots-note 3.0 是 dots3 系列最轻量级模型，预期将开源。
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Xiaohongshu dots model wins full score gold medal at IMO 2026
The Xiaohongshu dots team participated in the 67th IMO 2026 with the internal version dots-note 3.0, achieving full marks on all six problems and earning a...
Today AI Intelligence Brief
The Xiaohongshu dots team participated in the 67th IMO 2026 with the internal version dots-note 3.0,
achieving full marks on all six problems and earning a perfect-score gold medal of 42/42 points, a score achieved by only 7 human contestants worldwide. The model does not rely on formal languages; it directly reads the original LaTeX problems and solves them end-to-end through recursive self-criticism capability. Dots-note 3.0 is the lightest model in the dots3 series and is expected to be open-sourced.
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Intelligence Assessment
Aioga 编辑摘要
据小红书技术公开材料，dots 团队称内部版本 dots-note 3.0 在第 67 届 IMO 2026 六道题均获满分，以 42/42 分取得满分金牌；材料同时称，仅 7 位人类选手获得这一成绩。
背景分析
公开材料称，dots-note 3.0 可直接读取原始 LaTeX 题目，不依赖形式化语言，并通过递归自我批判完成端到端解题。该模型被描述为 dots3 系列中最轻量级的版本，目前仍属内部版本。
Aioga 观点
Aioga 判断，这项结果值得关注之处在于，材料将满分表现与直接处理原始题目、递归自我批判联系起来。不过，现有信息来自团队自身发布，尚不足以独立判断测试流程与结果复现情况。
影响与后续
如果公开材料所述结果能够被复现，可能显示轻量级模型在高难度数学解题任务上具备进一步探索价值。值得关注的是，材料未提供更完整的评测过程，因此不宜据此推导模型的普遍能力。 后续应关注 dots-note 3.0 是否按预期开源，以及届时是否公布模型、解题输出和可复现的评测信息。Aioga 判断，只有在更多过程材料可核验后，才能更稳妥地评价此次满分结果。
Source and Copyright
The readable text on this page was extracted from the public source and organized with attribution, publication time and the original link. Copyright remains with the original author and publisher.
Ingestion channel: Summary aggregation · Source domain: mp.weixin.qq.com
Source: 公众号：小红书技术（dots.llm）
Original link: Open original source
Aioga archive: Open intelligence page
Content record: summary-fallback · Updated: 2026-07-21T11:06:49.000Z
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