留学研究生建模的难度因多种因素而异，以下从课程内容、学习环境等方面来分析：
课程与学习方面
课程深度和广度 ：留学研究生建模课程通常涵盖更深入和广泛的内容。以美国为例，很多高校的研究生建模课程不仅要求学生掌握传统的数学建模方法，如回归分析、微分方程模型等，还会涉及到一些前沿的建模技术，如机器学习中的深度学习模型、复杂网络建模等。与本科阶段相比，知识的难度和复杂度有显著提升，需要学生具备更扎实的数学基础和更强的逻辑思维能力。
软件和工具的使用 ：在留学研究生建模学习中，需要熟练掌握各种专业软件和工具。比如在金融建模领域，经常会使用 MATLAB、R 语言等进行数据处理和模型构建，还需要掌握像 EViews 这样的专业计量经济学软件进行时间序列分析等。对于一些工程类的建模，可能还会用到 ANSYS 等有限元分析软件。这些软件功能强大但操作复杂，需要学生花费大量时间去学习和掌握。
论文和项目要求 ：留学研究生阶段通常有较多的论文和项目任务。以英国的研究生课程为例，很多建模相关专业要求学生在一个学期内完成 2-3 个小组项目和 1-2 篇学术论文。在完成这些任务的过程中，学生需要独立查阅大量的文献资料，深入研究相关领域的问题，并运用所学的建模知识进行分析和解决，这对学生的自主学习能力和科研能力是很大的挑战。
环境与语言方面
语言障碍 ：对于国际学生来说，语言是一个重要的挑战。如果是在英语国家留学，所有的课程资料、授课内容以及与导师和同学的交流都需要用英语进行。在理解复杂的建模概念和学术文献时，语言上的细微差别可能会导致理解偏差。比如一些专业术语和特定的表达方式，如 “stochastic process”（随机过程）、“Bayesian inference”（贝叶斯推断）等，需要准确理解和掌握，这增加了学习的难度。
文化和教育差异 ：不同国家的教育体系和文化背景存在差异。在一些国家，如德国，教育强调严谨性和理论基础，研究生建模课程可能更注重数学理论的推导和证明；而在澳大利亚，可能更注重实践应用和团队协作。学生需要适应不同的教学风格和学习方式，这也可能在一定程度上影响学习效果和对建模难度的感受。
个人因素方面
本科基础 ：如果本科阶段有扎实的数学、计算机等相关基础，那么在留学研究生阶段学习建模会相对轻松一些。比如本科是数学专业出身的学生，在学习数学建模课程时，对于一些理论知识的理解和公式的推导会更容易上手；而本科专业与建模相关度较低的学生，则需要花费更多时间来补充基础知识。
学习态度和努力程度 ：留学研究生建模学习需要学生具备积极主动的学习态度和足够的努力。那些能够主动参与课堂讨论、课后积极完成作业和项目、主动寻求导师帮助的学生，往往能够更好地掌握建模知识和技能。
总体而言，留学研究生建模具有一定的难度，但只要学生具备良好的基础、积极的学习态度和有效的学习方法，并且能够充分利用学校的资源和机会，就能够克服困难，取得良好的学习效果。