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title: Modelos razonadores — test-time compute, cadenas de pensamiento y fallos sistemáticos
seo_title: Modelos razonadores — test-time compute, cadenas de pensamiento y fallos sistemáticos en vídeo
description: 'Cinco capítulos sobre cómo razonan los LLMs: test-time compute, fallos, latencia, coste y riesgos cuando usan herramientas.'
keywords: modelos razonadores, test-time compute, chain of thought, razonamiento LLM, o1 OpenAI, DeepSeek R1, RLVR, GRPO, sycophancy, PRM, ORM, latencia IA, TTFT, overthinking IA, specification gaming, budget forcing, cadenas de pensamiento, razonamiento extendido, fallos LLM
date: '2026-04-08T00:00:00+00:00'
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      <a href="/videos/">Todos los vídeos</a>
      <span>Razonamiento</span>
      <span>1:15</span>
    </div>
    <h1>Modelos razonadores — test-time compute, cadenas de pensamiento y fallos sistemáticos</h1>
    <p>Cinco capítulos sobre cómo razonan los LLMs: test-time compute, fallos, latencia, coste y riesgos cuando usan herramientas.</p>
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  <section class="s5-video-watch__summary" aria-labelledby="video-summary-title">
    <div class="s5-video-watch__section-head">
      <span class="s5-eyebrow">Resumen del vídeo</span>
      <h2 id="video-summary-title">Las ideas que debes retener</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__snippet-grid">
      
      <article>
        <span>01</span>
        <h2>1. Qué es “razonar” para un LLM</h2>
        <p>Veremos qué definiciones de razonamiento pueden encajar en el contexto de los LLMs. Nacimiento de los modelos razonadores: o1 de OpenAI como punto de partida. Repaso del paper de Apple…</p>
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>2. Cómo se ven los fallos de estos sistemas</h2>
        <p>Los fallos de este tipo de modelos no son aleatorios, definiremos sus diferentes tipos: Atajos, errores sistemáticos, deriva de objetivo y más. Veremos los métodos para detectarlos y…</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>3. Test-Time Compute</h2>
        <p>Test-time compute como una nueva ley de escala para la IA generativa. Palancas para aprovechar al máximo esta nueva ley de escala: Más pasos internos, más generación de candidatos, más…</p>
      </article>

    </div>
  </section>

  
  

  <aside class="s5-video-watch__source">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Contexto y evidencia</span>
      <h2>Continúa con el artículo completo</h2>
      <p>El capítulo desarrolla el mecanismo, las fuentes primarias, los límites y las conexiones con el resto de la serie.</p>
    </div>
    <a class="s5-video-watch__source-link" href="https://5sigmas.com/series/modelos-razonadores/00_presentacion_serie/">Leer el artículo →</a>
  </aside>

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      <span class="s5-eyebrow">Siguiente paso</span>
      <h2 id="related-videos-title">Vídeos relacionados</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__related-grid">
      
<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/modelos-razonadores/05-riesgos/">
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    <span>Razonamiento · 2:01</span>
    <strong>Riesgos — overthinking, coste, ataques y alineamiento</strong>
  </a>
</article>


<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/modelos-razonadores/04-latencia-streaming/">
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    <span>Razonamiento · 1:55</span>
    <strong>Tiempo físico — latencia, streaming e interacción humana</strong>
  </a>
</article>


<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/modelos-razonadores/03-test-time-compute/">
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    <span>Razonamiento · 2:09</span>
    <strong>Test-Time Compute</strong>
  </a>
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