NVIDIAは、競合プログラミングにおいて卓越したパフォーマンスを発揮するため、Nemotron-3-Nano-CCおよびNemotron-3-Ultra-CC言語モデル向けのポストトレーニングパイプラインを開発した。大規模な問題キュレーション、合成推論トレース、教師ありファインチューニング、強化学習を組み合わせることで、チームは高度なアルゴリズム的推論能力を持つ専門システムを作成した。

Nano-CCモデル（30B-A3B）はSFTとRLの両方でトレーニングされ、一方Ultra-CCモデル（550B-A55B）はSFTのみを使用した。テスト中に反復的にソリューションを改善するGenCorrectと呼ばれるフィードバック駆動戦略が導入された。IOI 2025において、Nano-CCはGenCorrectを使用して468点を獲得し、金メダル閾値の438.3を上回った。一方Ultra-CCは502点に達した。

IOI 2026で prospectively に評価された競技特化型のUltra-CCシステムは、標準的な制約下で600点中535.4点を獲得した。この結果は金メダル閾値の361.12および上位の人間スコア498.27を両方上回り、AIシステムがIOIの問題セットで最高得点を記録した人間出場者を初めて上回ることを示している。