Technique Actualizado 2026-04

Test-time Compute

Definición

El test-time compute consiste en asignar más cómputo en el momento de la inferencia para mejorar la calidad de la respuesta, en lugar de simplemente agrandar el modelo.

Ver también en el glosario

A
AI Inference
Inference is the process of using a trained AI model to generate predictions or responses from new data.
A
AI Reasoning
AI reasoning refers to a model's ability to break down a problem into logical steps to reach a conclusion, rather than answering instinctively.
C
Chain of Thought
Chain of Thought is a prompting technique that asks the model to show its step-by-step reasoning before giving its final answer.
L
LLM (Large Language Model)
An LLM is an AI model trained on billions of texts, capable of understanding and generating human language.

Herramientas que usan test-time compute

C
ChatGPT
El asistente de IA conversacional más usado del mundo
4.6/5
C
Claude
La IA que entiende los matices, de Anthropic
4.7/5
D
DeepSeek
El modelo chino open source que rivaliza con GPT-4
4.7/5
G
Gemini
El asistente de IA de Google con contexto de 1M de tokens
4.5/5

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante el test-time compute?
En lugar de hacer el modelo más grande (caro de entrenar), se le hace pensar más tiempo (caro solo cuando hace falta). Es el principio detrás de OpenAI o1 y DeepSeek R1.
¿Cómo funciona?
El modelo genera varios razonamientos, los evalúa y elige el mejor. Cuanto más tiempo de cómputo se le da, mejor es la respuesta.