Un modelo de razonamiento está optimizado para generar, de forma explícita o interna, una secuencia de pasos de razonamiento intermedios antes de dar una respuesta final, en lugar de responder de forma inmediata, mejorando notablemente su desempeño en problemas matemáticos, lógicos o de programación complejos.
Su relación con el cómputo adicional
Este enfoque se apoya en la idea de que, para problemas difíciles, “pensar más” antes de responder —usando más cómputo en el momento de generar la respuesta— puede mejorar la calidad del resultado tanto o más que simplemente usar un modelo más grande entrenado de forma estándar.