--- title: "Test-Time Scaling" domain: "Machine Learning / Inference" tags: [inference, scaling, reasoning, compute] sources: [[deepseek-v4-million-token-context]] --- # Test-Time Scaling > **类型**: Concept (Tier 3 — Placeholder) > **来源**: [[deepseek-v4-million-token-context]] ## 概述 Test-Time Scaling(测试时扩展)是指通过增加推理时的计算资源(更多推理 token、更多搜索步骤等)来提升模型性能的范式。DeepSeek-V4 系列通过高效的百万 Token 上下文能力,使 test-time scaling 更加可行。 ## 核心内容 *此页面为占位符,用于修复 wiki 中的断链。详细内容待后续补充。* ## 与 DeepSeek-V4 的关系 - V4 的高效长上下文能力为 test-time scaling 扫除了计算瓶颈 - DeepSeek-V4-Pro-Max 是该范式下的最大推理努力模式 ## 相关概念 - [[million-token-context]] — 百万 Token 上下文 - [[multi-token-prediction]] — 多 Token 预测 --- *Last Updated: 2026-04-27* *Status: Placeholder — to be completed*