对各种大型语言模型（LLM）在2026年国际数学奥林匹克（IMO）问题上的比较显示，Sol和Fable等前沿模型取得了接近满分的成绩，无论使用何种编排工具。Anthropic的Sonnet和Opus模型在没有工具的情况下表现不佳，但在使用特定提供商的工具后有所改善，并使用自定义多智能体工具AutoFyn取得了进一步的提升。即使使用了AutoFyn，这些模型的表现也未能赶上前沿模型。开源模型GLM在没有工具的情况下表现与Sonnet相似，在使用AutoFyn后也有所改善。研究指出，幻觉仍然是一个问题，模型有时会呈现错误的解决方案，而最难的问题需要超越检索和验证能力的新颖想法。 AI
影响 突出了LLM在复杂推理和解决问题方面的当前能力和局限性，表明前沿模型仍然具有显著优势。
排序理由 比较LLM在新基准上表现的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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