Nos programas de melhoramento de milho, a avaliação das linhagens em cruzamentos é uma etapa de alto custo, sendo que o uso e a escolha dos testadores mais adequados podem reduzir a demanda de recursos. Assim, o objetivo desse trabalho foi utilizar a abordagem REML/BLUP de modelos mistos para predição de valores genotípicos de topcrosses, combinando testadores com estruturas genéticas diversificadas. Foram avaliados 234 topcrosses (39 linhagens x 6 testadores), no ano agrícola 2012/13, no delineamento experimental de blocos ao acaso para o caráter produtividade de grãos de milho (t ha-1), altura de plantas (cm) e acamamento e quebramento de plantas (%). Foram realizadas análises de variância e, com as médias fenotípicas dos topcrosses, obteve-se os valores dos BLUPs considerando diferentes níveis de eliminação de testadores. Para verificar a eficiência dos BLUPs foram estimadas as correlações entre as médias fenotípicas e os valores genotípicos preditos com diferentes números e combinação de testadores, bem como os coeficientes de determinação, a coincidência no ordenamento dos topcrosses para seleção e descarte, com 10 e 20% de intensidade, e classificações dos topcrosses quanto à média fenotípica. O método de REML/BLUP se mostra adequado na predição dos valores genotípicos dos topcrosses nas situações com todos os testadores e com diferentes níveis de eliminação de testadores, com resultados variados em função das diversas combinações obtidas, para todos os caracteres avaliados. É possível estipular um padrão quanto à origem e estrutura genética dos testadores mais recomendados para cada caráter e, considerando todos, é observada uma boa precisão experimental a partir do nível com conjuntos formados por 3 testadores, independente da origem dos constituintes. A predição genotípica, através do REML/BLUP, auxilia na seleção de testadores, sendo que o número de testadores utilizados tem maior influência do que a origem e estrutura dos mesmos.In maize breeding programs the evaluation of lines at crosses is a costly step, and the use and the choice of the most appropriate testers can reduce the demand for resources. The objective of this work was to use the REML/BLUP approach of mixed models to predict genotypic values of topcrosses using testers with diverse genetic structures. Were evaluated 234 topcrosses (39 lines x 6 testers) in the agricultural year of 2012/13, under the experimental design of randomized blocks for the traits as grain yield (t ha-1 ), plant height (cm) and lodging and breakage of plants (%). Analyses of variance were conducted, and with the phenotypic means of topcrosses were obtained BLUPs values considering different levels of elimination of the testers. In order to check the efficiency of BLUPs, the correlations were estimated between the average phenotypic and the genotypic predicted values with different numbers and combination of the testers, as well as the coefficients of determination, the coincidence in the ranking of topcrosses for selection and discard, with 10 and 20% of intensity, and the classification of the topcrosses as to the phenotypic average. The method of REML/BLUP shown adequate to predict the genotypic values of topcrosses in situations with all testers and with different levels of testers elimination, with varying results depending on the various combinations obtained for all traits. Is possible to set a standard as to the origin and genetic structure of the most recommended testers for each trait, and considering all, a good experimental precision is observed from level with joint formed by three testers, regardless of the origin of the constituents. The genotype prediction, by REML/BLUP, assists in the selection of testers, and the number of testers used has greater influence than the origin and structure of the same.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)