UOL@IDEM presenta una presentación en pista cerrada para BEA 2026, modelando la predicción de dificultad del vocabulario como regresión para español, alemán y chino. El sistema integra incrustaciones contextuales multilingües con características diseñadas como frecuencia y similitud de cognados, logrando puntuaciones RMSE más bajas que las líneas base, con un análisis de características que destaca la frecuencia como el predictor más estable y la predictibilidad contextual como una señal clave sensible al L1.