Google et Openai ont porté leur rivalité AI à une nouvelle étape: le codage compétitif d’élite. Lors des finales mondiales du concours de programmation collégial international (ICPC) de l’international (ICPC) à Baku, les deux entreprises ont révélé que leurs modèles d’IA battaient les meilleurs programmeurs humains. Ce n’était pas seulement une victoire; C’était une démonstration de la compétence surhumaine.
Gemini 2.5 Deep de Google a obtenu un score de médaille d’or, résolvant 10 des 12 problèmes. Cela a même résolu un problème qu’aucune équipe humaine ne pouvait casser. Dans un contre-mouvement étonnant, le GPT-5 d’OpenAI aurait résolu les 12 problèmes pour un score parfait.
Les résultats montrent un saut majeur dans la capacité de l’IA à utiliser des raisons pour résoudre des problèmes complexes une fois considérée comme hors de portée pour les machines. This moves the competition beyond standard benchmarks into the realm of creative, abstract problem-solving.
AI Achieves Superhuman Results at Coding World Finales
le Concours de programmation collégiale internationale (ICPC) est le plus prestigieux et le plus ancien de niveau universitaire pour les programmes algorithmiques. Les finales, tenues à Bakou, en Azerbaïdjan, ont réuni 139 équipes d’élite qui avaient triomphé sur un champ de près de 3000 universités.
Ils ont fait face à un défi exténuant de cinq heures: résoudre 12 problèmes algorithmiques incroyablement complexes où seuls des solutions parfaites et sans erreur gagnent des points et des termins de vitesse. Les concurrents n’étaient pas seulement impressionnants; C’était stupéfiant.
Une version avancée de la réflexion sur les Gémeaux de Google de Google, en concurrence selon les règles officielles de l’ICPC, a livré une performance au niveau de la médale or qui l’aurait obtenu un finition de deuxième place Si la vitesse a été classée parmi les équipes humaines. twelve problems in just 45 minutes and two more within three hours, for a total of 10 correct solutions.
Its most remarkable achievement, however, was solving “Problem C,”a multi-dimensional optimization puzzle so difficult that it stumped every single human team in the competition.
The now-famous Problème Implique d’optimisation de la distribution d’un liquide fictif (“Flubber”) à travers un réseau de canaux et de réserve Configurations.
Selon Google, Gemini a trouvé une”perspicacité intelligente”pour le casser. Il a supposé que chaque réservoir avait une «valeur de priorité», ce qui lui permet d’utiliser un algorithme de programmation dynamique.
en appliquant le miniax théoram et Recherches ternaires imbriquées , il a efficacement navigué dans l’espace de solution complexe pour trouver le flux optimal-un affichage d’une ingéniosité authentique au-de href=”https://github.com/google-deepmind/gemini_icpc2025″target=”_ blanc”> Les solutions de Gemini publiées sur Github , présentant sa nouvelle approche, Openai a donné un résultat sans étourdissement encore plus étonnant.
son modélisation GPT-5 a réalisé un 12 sans flaws. Géré.
Selon un Openai Post , le système a soumis la bonne réponse à sa première tentative pour 11 des 12 problèmes. that our @OpenAI reasoning system got a perfect score of 12/12 during the 2025 ICPC World Finals, the premier collegiate programming competition where top university teams from around the world solve complex algorithmic problems. Cela aurait… pic.twitter.com/ma5kqdixcj
-Mosfa rohaninejad (@sostafarohani) 17 septembre 2025
Les modèles ont dépassé bien au-delà de la génération de code simple pour relever les défis algorithmiques non résolus auparavant avec un raisonnement créatif et multi-étapes.
Des Olympiades mathématiques à la maîtrise algorithmique
Cette confrontation en programmation compétitive est le dernier chapitre dans un duel technologique intensifiant. Bataille similaire sur l’Olympiade mathématique internationale (OMI). Les deux sociétés ont affirmé que leurs modèles avaient obtenu des normes de médailles d’or.
OpenAI a annoncé pour la première fois que son modèle expérimental avait officieusement atteint le jalon. Google a rapidement suivi, révélant sa pensée Gemini Deep avait obtenu un score de médaille d’or officiellement certifié.
Prof. Dr. Gregor Dolinar, the IMO President, noted at the time, “we can confirm that Google DeepMind has reached the much-desired milestone, earning 35 out of a possible 42 points — a gold medal score. Their solutions were astonishing in many respects.”
The key innovation in both the IMO and ICPC achievements is the models’ ability to perform multi-step, abstract reasoning without human Guidance.
Le chercheur OpenAI, Noam Brown, a souligné qu’il s’agit de systèmes à usage général, déclarant:”Ce n’est pas un modèle spécifique à l’OMI. C’est un raisonnement LLM qui incorpore de nouvelles techniques expérimentales à usage général.”Leurs compétences ne sont pas étroitement formées pour un seul concours.
Une rivalité à enjeux élevés innovation
Les victoires consécutives en mathématiques d’élite et en codage signalent une stratégie claire. Google et OpenAI utilisent ces arènes académiques pour prouver la supériorité de leurs architectures d’IA sous-jacentes.
La technologie alimentant l’entrée de Google est son système de réflexion profond, dévoilé en mai. relever les défis complexes en pesant diverses hypothèses et en itérant des solutions potentielles.
Les implications s’étendent bien au-delà des concours académiques. Ces compétences de raisonnement avancées sont cruciales pour les percées scientifiques et d’ingénierie.
dr. Bill Poucher, le directeur exécutif mondial de l’ICPC, a souligné l’importance de la performance de Gemini, affirmant: «Gemini rejoignant avec succès cette arène et obtenant des résultats au niveau de l’or, marque un moment clé pour définir les outils AI et les normes académiques nécessaires à la prochaine génération. Logistique.
Pour les développeurs de logiciels, il fait allusion à un avenir où les assistants d’IA font plus que d’écrire du code de passe-partout; Ils peuvent agir comme de vrais partenaires de résolution de problèmes sur des défis non résolus.
Les résultats indiquent également un avenir de la collaboration humaine-AI. As Google noted in its official blog post, if the best AI and human solutions were combined, all 12 problems would have been solved correctement. Cela suggère que l’IA peut fournir de nouvelles informations qui complètent l’expertise humaine.
