2026 HiMCM竞赛时间及三大新规全解析

正值暑期背景提升黄金期,不少计划申请数学、计算机、商科、工程类海外本科的同学,都在关注国际高中数学建模顶赛 HiMCM

2026 赛季赛事日程、参赛规则、AI 使用要求均迎来更新,本文整合官方全部最新信息,从赛事含金量、时间节点、奖项梯度、赛题特点、新规变化、备赛方案完整梳理,帮学生和家长一次性理清备赛核心要点。

赛事核心价值

HiMCM 全称高中数学建模竞赛,由美国数学及其应用联合会 COMAP 独家主办,同时获得 NSF、MAA 等多家国际权威数学机构背书,赛事评审标准对标大学低年级科研论文要求,参赛产出的全英文建模报告,是海外院校认可度极高的 "微型科研成果"。

区别于 AMC、各类奥数只追求标准答案的考核模式,HiMCM 偏向真实社会问题落地研究,全程复刻完整科研流程:从现实问题拆解、数学模型搭建、数据处理编程、逻辑论证到规范英文学术写作,同时考验 4 人小组分工协作能力,综合锻炼跨学科应用思维。赛题覆盖公共卫生、城市规划、生态环境、经济调度、人工智能等多元现实场景,打破单一数学学科局限。

从升学数据来看,该赛事在美英顶尖院校招生环节权重突出:哈佛、斯坦福、MIT 等名校招生官均认可 HiMCM 参赛经历;赛事最高等级 O 奖(全球前 1%)获得者,近半数成功拿到藤校录取,超九成可顺利进入美国 TOP30 院校。

时间规划与奖项设置

一、奖项设置

赛事奖项按含金量由低至高划分五档:S 奖、H 奖、M 奖、F 奖、O 奖。其中 O 奖是赛事最高荣誉,全球获奖队伍占比不超过 1%,稀缺性与含金量最高,也是留学文书、面试中极具竞争力的加分素材。

三、2026 赛季完整时间规划(美东时间)

报名通道开放:2026 年 9 月上旬

报名截止:2026 年 11 月 4 日 14:00

正式开赛放题:2026 年 11 月 4 日 15:01,选手可在 COMAP 官网下载两道选题

模型与报告修改截止:2026 年 11 月 17 日 20:00,之后不允许调整方案内容

论文 + AI 专项报告上传截止:2026 年 11 月 17 日 21:00

成绩公示:2027 年 2 月 28 日前,组委会通过邮件 + 官网同步获奖结果

参赛基础信息:面向 9–12 年级在读高中生,每支队伍上限 4 人;单队参赛费用 100 美元,缴费后不予退费;同期还有面向 14.5 岁以下初中生的 MidMCM 赛道,规则与 HiMCM 基本同步。

26赛季新规

01、组队规则:有限放宽跨校组队

往年硬性要求全员同校,2026 年适度放开,但不支持无限制自由跨校组队。只有全队成员同属官方认证的统一培训项目 / 机构,才能整合不同学校学生组队;普通在校生只能和本校同学组队。同时限制报名渠道:一支队伍仅能通过学校或机构二选一报名,不可重复注册。

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02、AI 工具使用出台标准化规范

这是本届改动最大的内容,组委会首次明确 AI 使用边界,违规会直接取消成绩:

论文内必须主动说明是否使用大模型 AI,标注清楚工具名称、使用场景;

正文对应位置添加 AI 引用标注,文末参考文献统一罗列全部用到的人工智能工具;

使用 AI 的队伍,需要在 25 页正文报告之外,额外提交一份独立 AI 使用说明文档,这份文件不计入页数限制,篇幅无要求。

03、线上提交系统全面更新

今年淘汰旧版提交渠道,全部队伍统一在全新官方线上页面上传 PDF 报告;队伍任意成员、带队指导老师都可完成上传操作,提交权限更加灵活。

赛题类型与 25 页报告规范说明

01、A、B 两道选题区分

每年开赛放出两道开放性大题,选手二选一完成:

A 题:偏向工程系统、动态演化模型,需要自主设定大量参数、搭建复杂数理框架,适合数理功底、算法能力突出的队伍;

B 题:侧重海量数据处理、多维度指标评估、资源分配优化,需要自主搜集清洗数据集,更适合擅长统计、编程的团队。

参考 2025 年往届赛题风格:A 题为人群紧急疏散策略建模,B 题为大型赛事环境影响量化评估,能直观看出赛事紧贴社会热点问题的出题方向。

02、报告 25 页硬性上限细则

总页数 25 页包含摘要、正文、目录、模型推导、附录、参考文献,仅 AI 专项报告单独不计入页数。其中摘要页为强制 1 页,正文内容最多 24 页;组委会不接收代码、数据库、程序附件,所有计算逻辑、模型验证过程必须完整写进 PDF 报告,英文写作、文章框架逻辑是冲奖核心。

近三年全球参赛队伍数量持续增长,赛事国际影响力稳步提升:

2023 年:967 支队伍,覆盖 18 个国家、417 所学校

2024 年:1055 支队伍,覆盖 20 个国家、474 所学校

2025 年:1091 支队伍,覆盖 24 个国家、498 所学校

对于计划参赛的学生,建议尽早组建团队、熟悉建模流程,并针对 AI 使用规范提前做好准备。

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