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title: Test-Time Compute
seo_title: Test-Time Compute en vídeo
description: Test-time compute como segunda ley de escala. Las tres palancas (más pasos, más candidatos, más estructura) y su perfil de calidad, coste y latencia en modelos razonadores.
keywords: test-time compute, razonamiento LLM, best-of-N, chain of thought, PRM, ORM, leyes de escala, razonamiento extendido, budget forcing, DeepSeek R1, MCTS, self-consistency, Tree of Thoughts
date: '2026-04-10T00:00:00+00:00'
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      <a href="/videos/">Todos los vídeos</a>
      <span>Razonamiento</span>
      <span>2:09</span>
    </div>
    <h1>Test-Time Compute</h1>
    <p>Test-time compute como segunda ley de escala. Las tres palancas (más pasos, más candidatos, más estructura) y su perfil de calidad, coste y latencia en modelos razonadores.</p>
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    <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 test-time compute y por qué importa</h2>
        <p>Durante mucho tiempo, la única palanca conocida para mejorar la calidad de un LLM era la escala de entrenamiento: más parámetros, más datos, más cómputo en el entrenamiento. Las &quot;leyes de…</p>
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>2. Las tres palancas</h2>
        <p>Hay tres mecanismos principales para traducir más cómputo en mejores respuestas.</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>Palanca 1: Más pasos internos</h2>
        <p>La cadena de pensamiento (chain-of-thought, Wei et al., 2022) es el mecanismo más directo. En lugar de generar la respuesta final inmediatamente, el modelo genera primero una secuencia de…</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/03-test-time-compute/">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>
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<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/modelos-razonadores/05-riesgos/">
    <img src="https://5sigmas.com/series/modelos-razonadores/05-riesgos.jpg" alt="" loading="lazy" width="1280" height="720">
    <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/02-fallos/">
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    <span>Razonamiento · 1:48</span>
    <strong>Cómo se ven los fallos de los modelos razonadores</strong>
  </a>
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