Funktionen von Anthropic Claude 4: Was ist neu und verbessert

Aufgaben wie die Planung einer Reise, das Debuggen von Code, die Analyse eines Diagramms oder die Zusammenfassung eines rechtlichen Dokuments erfordern normalerweise den Einsatz verschiedener Werkzeuge oder Fachwissen. Heutzutage kann dank aktueller KI-Fortschritte ein einziges Large Language Model (LLM) bei all diesen Aufgaben behilflich sein.

Ein LLM ist eine Art KI-Modell, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es lernt durch die Analyse riesiger Textmengen (Bücher, Websites, Konversationen und mehr), um Muster in Bezug auf die Art und Weise zu erkennen, wie Menschen schreiben und sprechen. Sobald es trainiert ist, kann ein LLM Fragen beantworten, Code schreiben, Dokumente zusammenfassen und viele andere sprachbasierte Aufgaben ausführen, oft mit nur wenigen Anweisungen.

Ein Unternehmen, das diese Art von Modellen entwickelt, ist Anthropic. Anthropic wurde 2021 von einer Gruppe ehemaliger OpenAI-Mitarbeiter gegründet und konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Systemen, die sicher, zuverlässig und einfach zu bedienen sind. Die neueste Veröffentlichung ist die Claude 4-Modellfamilie, die zwei Versionen umfasst: Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4.

Claude Opus 4 wurde am 22. Mai 2025 veröffentlicht und ist für komplexere Aufgaben konzipiert, die tiefgreifendes logisches Denken und anhaltende Konzentration erfordern, wie etwa die Arbeit an großen Codebasen oder die Durchführung eingehender Recherchen. In einem Test war es sogar in der Lage, Pokémon Red zu spielen, indem es seine eigenen Gedächtnisdateien erstellte und darauf verwies, wobei es mitten im Spiel eine Navigationshilfe generierte, um den Überblick zu behalten.

Abb. 1. Ein Beispiel für Claude 4 beim Spielen von Pokémon.

Claude Sonnet 4 ist zwar nicht ganz so leistungsfähig, dafür aber schneller und effizienter, was es zu einer zuverlässigen Wahl für alltägliche Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen und allgemeine Problemlösung macht. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Funktionen von Claude 4 und wo es für Wirkung sorgt. Fangen wir an!

Link to this sectionEin Überblick über Large Language Models (LLMs)#

Bevor wir uns mit Claude 4 und seinen Funktionen befassen, gehen wir kurz darauf ein, wie Large Language Models in der realen Welt eingesetzt werden.

Die meisten hochmodernen LLMs basieren auf einer Machine-Learning-Architektur namens Transformer, die ihnen hilft, Beziehungen zwischen Wörtern über lange Textabschnitte hinweg zu verstehen. Dadurch können sie mehr als nur Sätze vervollständigen – sie können Dokumente zusammenfassen, Code schreiben, Fragen beantworten und Sprachen übersetzen.

Tatsächlich ist eine der Hauptstärken von LLMs ihre Flexibilität. Einmal trainiert, können sie für eine breite Palette von Aufgaben mit wenig oder gar keiner zusätzlichen Anpassung verwendet werden. Das macht sie nützlich in Anwendungen vom Kundensupport und Bildungswesen bis hin zur Softwareentwicklung, Inhaltserstellung und Forschung.

Abb. 2. Anwendungsfälle für Large Language Models.

Mit zunehmender KI-Einführung helfen LLMs Kundenservice-Teams bei der Automatisierung von Antworten, unterstützen Studenten mit Nachhilfe-Tools, helfen Entwicklern in Coding-Umgebungen wie VS Code und ermöglichen es Fachleuten, Verträge, Berichte und Daten einfach zu durchsuchen. Unterdessen werden einige LLMs in AI Agents integriert, die mehrstufige Aufgaben wie Planung, Recherche oder Schreibabläufe ausführen können.

Link to this sectionDie Entwicklung von Claude LLMs#

Die Claude-Modelle von Anthropic haben sich mit jeder Veröffentlichung stetig in Bezug auf Geschwindigkeit, logisches Denken und allgemeine Leistungsfähigkeit verbessert. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie sich die Claude-Familie bis hin zu Claude 4 entwickelt hat:

• Claude Instant 1.2, 2 und 2.1: Diese frühen Modelle waren für kosteneffiziente, schnelle Antworten konzipiert. Claude 2.1 führte die Unterstützung für Kontexte mit 200.000 Tokens ein (was bedeutete, dass es lange Eingaben, wie etwa vollständige Transkripte, in einer einzigen Interaktion verarbeiten konnte).
• Claude 3 Haiku und 3.5 Haiku: Dies waren leichtgewichtige Modelle, die auf Geschwindigkeit und Effizienz optimiert waren. Sie waren ideal für Echtzeitanwendungen wie Zusammenfassungen, einfache Chats und Kundensupport.
• Claude 3 Sonnet und 3.5 Sonnet: Beide waren ausgewogene Modelle, die eine starke Leistung boten, ohne an Geschwindigkeit einzubüßen. Mit Unterstützung für lange Eingabeaufforderungen (Prompts) und lange Ausgaben waren diese Modelle für verschiedene Geschäftsanwendungsfälle gut geeignet.
• Claude 3 Opus: Dies war ein leistungsstarkes Modell, das für komplexe, logisch anspruchsvolle Aufgaben entwickelt wurde. Obwohl Opus langsamer und ressourcenintensiver war, lieferte es detaillierte, präzise Antworten, was es zu einer guten Wahl für Forschung, Strategie und kreative Arbeit machte.
• Claude 3.7 Sonnet: Es war das fortschrittlichste Claude-Modell bis zur Einführung von Claude 4. Es führte einen erweiterten Denkmodus für tiefgreifendere Antworten ein, verbesserte die Konsistenz bei längeren Aufgaben und war ideal für fortgeschrittene Programmierung, detaillierte Analysen und längere Texte.

Link to this sectionAnthropic’s Claude 4 kennenlernen#

Claude 4 ändert die Erzählweise darüber, wie Large Language Models für komplexe, langwierige Aufgaben konzipiert sind. Anstatt sich nur auf Geschwindigkeit oder Ausgabequalität zu konzentrieren, zielen die neuesten Modelle von Anthropic, Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4, darauf ab, anhaltendes logisches Denken, verbesserte Kontextverarbeitung und eine zuverlässigere Leistung zu unterstützen.

Zum Beispiel denken Claude 4-Modelle sorgfältiger nach und vermeiden Abkürzungen oder Tricks, um Aufgaben zu erledigen. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit dafür im Vergleich zu früheren Versionen wie Sonnet 3.7 um 65 % geringer.

Ein weiteres wichtiges Merkmal bei beiden Modellen ist das erweiterte Denken, das es ihnen ermöglicht, innezuhalten und mehrere Schritte zu berücksichtigen, bevor sie antworten. Dies macht Claude 4 besonders nützlich in Situationen, in denen sorgfältiges, schrittweises Denken wichtig ist, wie etwa bei der Navigation durch verzweigte Aufgaben, der Planung mehrstufiger Prozesse oder dem Schreiben strukturierter Inhalte.

Außerdem führt Claude Opus 4 verbesserte Speicherfunktionen ein. Wenn Entwickler Zugriff auf lokale Dateien gewähren, kann das Modell dauerhafte Speicherdateien erstellen und darauf verweisen, um wichtige Details über Sitzungen hinweg im Auge zu behalten.

Beide Modelle sind zudem für die Arbeit mit externen Werkzeugen konzipiert. Claude 4 kann über ein Konzept namens Model Context Protocol (MCP) eine Verbindung zu APIs und Dateisystemen herstellen. Dies ermöglicht es Entwicklern, KI-Systeme zu erstellen, die Antworten generieren, mit realen Daten interagieren, Hintergrundaufgaben ausführen oder benutzerdefinierte Werkzeuge als Teil eines Arbeitsablaufs verwenden können.

Link to this sectionAnwendungen des KI-Modells Claude 4#

Konzepte wie Agentic AI und das Model Context Protocol sind zentral für die Art und Weise, wie Claude 4 eingesetzt werden soll. Diese Modelle sind nicht nur dazu gebaut, auf Prompts zu reagieren – sie sind darauf ausgelegt, komplexere Aufgaben zu übernehmen, sich mit Werkzeugen zu verbinden und als Teil größerer Systeme zu fungieren.

Als Nächstes untersuchen wir, wie Claude 4 in Anwendungen wie Coding und Bildanalyse eingesetzt werden kann.

Link to this sectionEin Blick auf die Coding-Fähigkeiten von Claude Opus 4#

Das Schreiben von sauberem, zuverlässigem Code kann manchmal eine Herausforderung sein, selbst für erfahrene Entwickler. Deshalb ist Pair Programming, bei dem eine Person schreibt und die andere überprüft, seit vielen Jahren ein bewährter Ansatz. Mit KI-Modellen wie Claude Opus 4 können Entwickler nun ähnliche Unterstützung von einem intelligenten Assistenten erhalten.

Claude Opus 4 ist für die Handhabung komplexer Coding-Projekte ausgelegt. Es erzielt gute Ergebnisse bei Benchmarks wie SWE-bench, das testet, wie gut ein KI-Modell echte Bugs in Open-Source-Code beheben kann, und Terminal-bench, das testet, wie es Aufgaben in einer Befehlszeilenumgebung handhabt. Interessanterweise wird Claude Opus 4 bereits in Tools wie VS Code über Claude Code verwendet, wo es bei Aufgaben wie dem Schreiben neuer Funktionen, dem Vorschlagen von Bearbeitungen oder dem Beheben von Fehlern hilft.

Abb. 3. Die Claude Code-Schnittstelle in VS Code.

Link to this sectionDie Vision-Fähigkeiten von Claude 4#

Claude 4 ist nicht nur gut mit Text und Code; es kann auch Bilder analysieren. Basierend auf früheren Modellen verfügt es nun über stärkere visuelle Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, Bilder zusammen mit schriftlichen Inhalten zu analysieren und zu interpretieren. Es unterstützt auch mehrere Bilder gleichzeitig, was bei Aufgaben wie dem Vergleichen von Designs, dem Lesen von Diagrammen, dem Zusammenfassen von Zeichnungen oder dem Überprüfen von Benutzeroberflächen-Mockups hilfreich ist.

Obwohl Claude gut darin ist, visuelle Darstellungen zu interpretieren, hat es Grenzen: Es kann keine Personen erkennen, hat möglicherweise Schwierigkeiten mit exakten Layouts wie Schachbrettern oder Uhren und ist nicht für medizinische Diagnosen konzipiert. Für kritische Anwendungsfälle ist es am besten, die Ausgaben zu überprüfen.

Sorgfältig eingesetzt können die Bildfähigkeiten von Claude 4 Entwickler beim Debuggen visueller Schnittstellen unterstützen, Pädagogen beim Erstellen von Lernmaterialien helfen und Forscher bei der Überprüfung visueller Daten unterstützen – was es zu einem wirkungsvollen Werkzeug für multimodale Aufgaben macht, die Text und Bild kombinieren.

Link to this sectionSo kannst du die Funktionen von Anthropic Claude 4 ausprobieren#

Hier sind einige Möglichkeiten, Claude 4 auszuprobieren:

• Claude.ai: Du kannst Claude direkt auf der Website von Anthropic nutzen. Sonnet 4 ist mit einem Basiskonto verfügbar, während Opus 4 den Zugriff über den Pro-Tarif erfordert.
• Anthropic API: Entwickler können Claude über die API in ihre eigenen Tools oder Dienste integrieren. Beide Modelle, Sonnet und Opus, werden unterstützt, und die Einrichtung erfordert einen API-Schlüssel.
• GitHub Copilot: Claude 4 ist in GitHub Copilot Chat verfügbar. Sonnet 4 steht zahlenden Nutzern zur Verfügung, während der Zugriff auf Opus 4 von deinem spezifischen Plan abhängt. Die Modelle können innerhalb der Website von GitHub, VS Code und der mobilen App verwendet werden.

Abb. 4. Claude 4-Modelle in GitHub Copilot.

Claude 4 ist auch auf Plattformen wie Amazon Bedrock und Google Cloud’s Vertex AI verfügbar.

Diese Integrationen machen es einfacher, das Modell innerhalb von Cloud-Anwendungen und Unternehmens-Tools zu verwenden.

Link to this sectionWichtige Erkenntnisse#

Claude 4 ist ein großartiges Beispiel dafür, wie weit KI-Modelle gekommen sind. Mit stärkerem logischem Denken, besserem Gedächtnis und der Fähigkeit, sowohl Text als auch Bilder zu verarbeiten, ist es für komplexere, reale Arbeit gebaut.

Egal, ob du programmierst, Daten analysierst oder KI-gestützte Tools entwickelst, Claude 4 kann deine Aufgaben unterstützen. Während sich LLMs weiter verbessern, werden Tools wie Claude wahrscheinlich in alltäglichen Arbeitsabläufen häufiger vorkommen.

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