De LLMs a Reasoning Models: Por qué los modelos que “piensan” importan
Introducción 
La distinción fundamental entre LLMs y Reasoning Models reside en el objetivo de optimización. Un LLM busca modelar la distribución estadística del lenguaje natural; un reasoning model busca resolver problemas mediante inferencia estructurada.
Este cambio es comparable al paso de modelos heurísticos a algoritmos con garantías formales. En el contexto empresarial, implica pasar de asistentes conversacionales a sistemas capaces de analizar escenarios, justificar decisiones y verificar resultados.
Las limitaciones de los LLMs en razonamiento complejo se observan en tareas de matemáticas, debugging profundo, planificación logística o análisis causal. Aunque pueden generar respuestas plausibles, carecen de mecanismos internos para verificar consistencia lógica o explorar alternativas.
El objetivo de este documento es ofrecer un análisis técnico profundo de arquitecturas, mecanismos de razonamiento, métricas de evaluación y consideraciones de implementación relevantes para equipos de investigación e ingeniería.
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