在衡量大语言模型（LLM）智能水平的众多方法中，除了常见的常识推理、专业领域测评外，还有一个正在兴起且极具挑战性的方向——算法问题求解。在这一领域，几乎没有哪项比赛能比 国际信息学奥林匹克（International Olympiad in Informatics，简称 IOI） 更具权威性与含金量。

什么是 IOI？

国际信息学奥林匹克（International Olympiad in Informatics，IOI）创办于 1989 年，是全球中学生计算机科学领域最高水平的赛事。每年，来自世界各地的顶尖选手齐聚一堂，在为期两天的比赛中挑战 6 道算法编程题，每场比赛时长 5 小时。

• 比赛形式：每天 3 道题目，需要深入分析、设计最优算法并准确实现。
• 编程语言：常用 C++、C、Pascal。
• 评分机制：部分正确可获得部分分数，但只有正确且高效的解法才能满分。
• 奖牌比例：大约前 50% 选手可获奖，金、银、铜比例约为 13。

这不仅是一场技术较量，更是对创造力、数据结构与算法功底的全方位考验。

为什么 IOI 是 LLM 的理想测评基准

虽然 LLM 在代码生成方面已展现出不俗实力，但 IOI 类型的题目要求远不止于此：

1. 算法推理能力——理解题目约束、设计最优解并证明正确性。
2. 效率与限制——在时间和内存限制下完成计算，与真实编程竞赛环境一致。
3. 多步骤规划——将复杂问题拆解为可执行的子任务，并逐步完善方案。
4. 适应与调试——利用测试反馈修正与优化程序。

这类任务能真正检验模型的深度推理能力，而不仅是语法或模板化代码输出。

LLM 走进奥赛赛场

2024 年，一款专门为推理优化的模型首次以“选手”身份参加 IOI，遵循与人类相同的规则和时间限制，最终取得了中等水平的成绩。随后，新一代推理模型在同一套题目上达到了金牌线的表现，显示出 LLM 在高难度算法问题上的潜力正在快速提升。

这意味着模型与人类顶尖算法选手的差距正在缩小，但距离稳定地匹配甚至超越人类金牌选手，还有相当长的路要走。

IOI 风格的基准数据集

由于 IOI 每年仅举办一次，研究者们构建了多种 IOI 风格的测评数据集，用于持续评估模型能力：

• OIBench：收录数百道原创奥赛级别题目，用于系统化推理能力评测。
• HLCE：选取近十多年 IOI 与 ICPC 的超高难度题目，被视为“终极代码考试”。
• 公开 IOI 榜单：通过真实或仿真 IOI 题目为不同模型建立排行榜。

这些数据集延续了 IOI 的核心特征：题目复杂、时间有限、容错率极低。

IOI 测评揭示了什么

1. 语法与语义的差距——许多模型能写出语法正确的代码，但在算法设计与优化方面仍有明显短板。
2. 推理瓶颈——模型错误多出现在逻辑与复杂度分析，而非编写语句本身。
3. 规模效应——模型规模和能力提升确实能显著改善算法推理水平，但整体距离顶尖人类选手仍有差距。

展望

IOI 作为 LLM 的测评基准，不仅目标清晰、标准严苛，还能反映出模型在真实高压环境下的表现。未来的测评方向可能包括：

• 引入交互式调试与优化环节。
• 多模型协作求解。
• 跨模态推理，结合文字、图表与代码综合解决问题。

正如 IOI 培养了一代又一代顶尖程序员，IOI 风格的基准测评也可能推动新一代具备更强推理力和创造力的 AI 系统诞生。