Entdecken Sie die Funktionen von Anthropic’s Claude 4, einschließlich Aktualisierungen der Argumentationsfähigkeit, der Kontextfenstergröße und der allgemeinen Leistungsverbesserungen.
Aufgaben wie die Planung einer Reise, das Debuggen von Code, die Analyse eines Diagramms oder die Zusammenfassung eines juristischen Dokuments erfordern in der Regel den Einsatz verschiedener Tools oder Fachwissen. Dank der jüngsten Fortschritte im Bereich der KI kann heutzutage ein einzelnes großes Sprachmodell (LLM) bei all diesen Aufgaben helfen.
Ein LLM ist eine Art KI-Modell, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es lernt, indem es riesige Mengen an Text (Bücher, Websites, Gespräche usw.) analysiert, um Muster zu erkennen, die sich darauf beziehen, wie Menschen schreiben und sprechen. Nach dem Training kann ein LLM Fragen beantworten, Code schreiben, Dokumente zusammenfassen und viele andere sprachbasierte Aufgaben ausführen, oft mit wenig Anleitung.
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. Ihre neueste Version ist die Modellfamilie Claude 4, 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 tiefes Denken und anhaltende Konzentration erfordern, wie z. B. die Bearbeitung großer Codebasen oder die Durchführung eingehender Recherchen. In einem Test konnte es sogar Pokémon Red spielen, indem es eigene Speicherdateien erstellte und referenzierte und während des Spiels eine Navigationsanleitung erstellte, die ihm half, den Überblick zu behalten.
Claude Sonnet 4 ist zwar nicht so leistungsstark, aber schneller und effizienter, was ihn 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 er etwas bewirkt. Los geht's!
Bevor wir uns mit Claude 4 und seinen Funktionen befassen, wollen wir uns ansehen, wie große Sprachmodelle in der realen Welt eingesetzt werden.
Die meisten hochmodernen LLMs basieren auf einer Machine-Learning-Architektur, die als Transformer bezeichnet wird und ihnen hilft, Beziehungen zwischen Wörtern in langen Textabschnitten zu verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, mehr zu tun als nur Sätze zu 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 Vielzahl von Aufgaben mit wenig oder keiner zusätzlichen Feinabstimmung eingesetzt werden. Dies macht sie nützlich in Anwendungen von Kundensupport und Bildung bis hin zu Softwareentwicklung, Inhaltserstellung und Forschung.
Mit zunehmender Verbreitung von KI helfen LLMs Kundendienstteams bei der Automatisierung von Antworten, unterstützen Studenten mit Nachhilfetools, assistieren Entwicklern in Programmierumgebungen wie VS Code und ermöglichen es Fachleuten, Verträge, Berichte und Daten einfach zu durchsuchen. Inzwischen werden einige LLMs in KI-Agenten integriert, die mehrstufige Aufgaben wie Planung, Recherche oder Schreibworkflows ausführen können.
Die Claude-Modelle von Anthropic haben sich mit jeder Version in Bezug auf Geschwindigkeit, logisches Denken und Gesamtleistung stetig verbessert. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie sich die Claude-Familie bis zu Claude 4 entwickelt hat:
Claude 4 verändert die Sichtweise auf die Art und Weise, wie große Sprachmodelle komplexe, langwierige Aufgaben bewältigen sollen. Anstatt sich ausschließlich auf Geschwindigkeit oder Ausgabequalität zu konzentrieren, zielen die neuesten Modelle von Anthropic, Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4, darauf ab, nachhaltiges Denken, eine verbesserte Kontextverarbeitung und eine zuverlässigere Leistung zu unterstützen.
Zum Beispiel denken die Modelle von Claude 4 sorgfältiger nach und vermeiden es, Abkürzungen oder Tricks zu verwenden, um Aufgaben zu erledigen. Tatsächlich ist es 65 % weniger wahrscheinlich, dass sie dies tun, als frühere Versionen wie Sonnet 3.7.
Ein weiteres wichtiges Merkmal beider Modelle ist das erweiterte Denken, das es ihnen ermöglicht, vor der Antwort zu pausieren und mehrere Schritte zu berücksichtigen. Dies macht Claude 4 besonders nützlich in Situationen, in denen ein durchdachtes, schrittweises Denken wichtig ist, wie z. B. beim Navigieren in verzweigten Aufgaben, beim Planen mehrstufiger Prozesse oder beim Schreiben strukturierter Inhalte.
Darüber hinaus führt Claude Opus 4 verbesserte Speicherfähigkeiten ein. Wenn Entwickler Zugriff auf lokale Dateien gewähren, kann das Modell persistente Speicherdateien erstellen und referenzieren, um wichtige Details über Sitzungen hinweg zu verfolgen.
Beide Modelle sind auch für die Zusammenarbeit mit externen Tools konzipiert. Claude 4 kann sich über ein Konzept namens Model Context Protocol (MCP) mit APIs und Dateisystemen verbinden. Dies ermöglicht es Entwicklern, KI-Systeme zu erstellen, die Antworten generieren, mit realen Daten interagieren, Hintergrundaufgaben ausführen oder benutzerdefinierte Tools als Teil eines Workflows verwenden können.
Konzepte wie Agentic AI und das Model Context Protocol sind zentral für die Art und Weise, wie Claude 4 verwendet werden soll. Diese Modelle sind nicht nur dazu gedacht, auf Prompts zu reagieren – sie sind darauf ausgelegt, anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen, sich mit Tools zu verbinden und als Teil größerer Systeme zu agieren.
Als Nächstes wollen wir untersuchen, wie Claude 4 in Anwendungen wie Programmierung und Bildanalyse eingesetzt werden kann.
Sauberen, zuverlässigen Code zu schreiben kann manchmal eine Herausforderung sein, selbst für erfahrene Entwickler. Aus diesem Grund 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 jetzt ähnliche Unterstützung von einem intelligenten Assistenten erhalten.
Claude Opus 4 ist für die Bearbeitung komplexer Programmierprojekte konzipiert. Er schneidet gut bei Benchmarks wie SWE-bench ab, der prüft, wie gut ein KI-Modell reale Fehler in Open-Source-Code beheben kann, und Terminal-bench, der testet, wie es Aufgaben in einer Befehlszeilenumgebung bewältigt. Interessanterweise wird Claude Opus 4 bereits in Tools wie VS Code über Claude Code eingesetzt, wo er bei Aufgaben wie dem Schreiben neuer Funktionen, dem Vorschlagen von Änderungen oder dem Beheben von Fehlern hilft.
Claude 4 ist nicht nur gut mit Text und Code, sondern kann auch Bilder analysieren. Aufbauend auf früheren Modellen verfügt er nun über stärkere visuelle Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, Bilder zusammen mit schriftlichen Inhalten zu analysieren und zu interpretieren. Er unterstützt auch mehrere Bilder gleichzeitig, was für Aufgaben wie das Vergleichen von Designs, das Lesen von Diagrammen, das Zusammenfassen von Diagrammen oder das Überprüfen von Benutzeroberflächen-Mockups nützlich ist.
Obwohl Claude gut darin ist, visuelle Elemente zu interpretieren, hat er doch seine Grenzen: Er kann keine Personen erkennen, hat möglicherweise Schwierigkeiten mit exakten Layouts wie Schachbrettern oder Uhren und ist nicht für medizinische Diagnostik konzipiert. Für alle kritischen Anwendungsfälle ist es am besten, seine Ausgaben nochmals zu überprüfen.
Bei durchdachtem Einsatz können die Bildverarbeitungsfähigkeiten von Claude 4 Entwickler beim Debuggen visueller Schnittstellen, Pädagogen bei der Erstellung von Lernmaterialien und Forscher bei der Überprüfung visueller Daten unterstützen – was ihn zu einem wirkungsvollen Werkzeug für multimodale Aufgaben macht, die Text und Bild kombinieren.
Hier sind ein paar Möglichkeiten, Claude 4 auszuprobieren:
Claude 4 ist auch auf Plattformen wie Amazon Bedrock und Google Cloud’s Vertex AI verfügbar.
Diese Integrationen erleichtern die Nutzung des Modells innerhalb von Cloud-Anwendungen und Enterprise-Tools.
Claude 4 ist ein großartiges Beispiel dafür, wie weit KI-Modelle gekommen sind. Mit stärkerem logischen Denken, besserem Gedächtnis und der Fähigkeit, sowohl Text als auch Bilder zu verarbeiten, ist er für komplexere, reale Aufgaben gerüstet.
Ob Sie nun programmieren, Daten analysieren oder KI-gestützte Tools entwickeln, Claude 4 kann Sie bei Ihren Aufgaben unterstützen. Da sich LLMs ständig verbessern, werden Tools wie Claude wahrscheinlich in alltäglichen Arbeitsabläufen immer häufiger eingesetzt werden.
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