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Entdecken Sie die Claude 4-Funktionen von Anthropic, darunter Aktualisierungen der Argumentationsfähigkeit, der Größe des Kontextfensters und allgemeine Leistungsverbesserungen.
Aufgaben wie die Planung einer Reise, das Debugging von Code, die Analyse eines Diagramms oder die Zusammenfassung eines juristischen Dokuments erfordern in der Regel den Einsatz verschiedener Tools oder Fachkenntnisse. Dank der jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz kann heutzutage ein einziges großes Sprachmodell (LLM) bei all diesen Aufgaben helfen.
Ein LLM ist eine Art von KI-Modell, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es lernt durch die Analyse großer Textmengen (Bücher, Websites, Gespräche usw.), um Muster zu erkennen, die damit zusammenhängen, wie Menschen schreiben und sprechen. Einmal trainiert, kann ein LLM Fragen beantworten, Code schreiben, Dokumente zusammenfassen und viele andere sprachbasierte Aufgaben ausführen, oft ohne viel 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 und zuverlässig sind und mit denen man leicht arbeiten kann. Ihre neueste Veröffentlichung ist die Claude 4-Modellfamilie, die zwei Versionen umfasst: Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4.
Der am 22. Mai 2025 vorgestellte Claude Opus 4 ist für komplexere Aufgaben konzipiert, die tiefes Denken und anhaltende Konzentration erfordern, wie z. B. die Arbeit an großen Codebasen oder die Durchführung tiefgreifender Untersuchungen. In einem Test war er sogar in der Lage, Pokémon Rot zu spielen, indem er seine eigenen Speicherdateien erstellte und referenzierte und mitten im Spiel eine Navigationshilfe erstellte, um den Überblick zu behalten.
Abb. 1. Ein Beispiel von Claude 4, der Pokémon spielt.
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 Problemlösungen macht. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Funktionen von Claude 4 und auf die Bereiche, in denen es sich durchsetzt. Fangen wir an!
Ein Überblick über große Sprachmodelle (LLMs)
Bevor wir uns mit Claude 4 und seinen Funktionen beschäftigen, wollen wir uns ansehen, wie große Sprachmodelle in der realen Welt verwendet werden.
Die meisten hochmodernen LLMs basieren auf einer Architektur des maschinellen Lernens, einem so genannten Transformer, der ihnen hilft, Beziehungen zwischen Wörtern in längeren Textstücken zu verstehen. Dadurch können sie mehr als nur Sätze automatisch vervollständigen - sie können Dokumente zusammenfassen, Code schreiben, Fragen beantworten und Sprachen übersetzen.
Eine wesentliche Stärke der LLMs ist ihre Flexibilität. Einmal trainiert, können sie für eine Vielzahl von Aufgaben mit wenig oder gar keinem zusätzlichen Tuning eingesetzt werden. Das macht sie nützlich für Anwendungen von Kundensupport und Bildung bis hin zu Softwareentwicklung, Inhaltserstellung und Forschung.
Abbildung 2. Anwendungsfälle für große Sprachmodelle.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI helfen LLMs Kundendienstteams bei der Automatisierung von Antworten, unterstützen Studenten mit Nachhilfetools, helfen Entwicklern in Programmierumgebungen wie VS Code und ermöglichen es Fachleuten, Verträge, Berichte und Daten einfach zu durchforsten. Inzwischen werden einige LLMs in KI-Agenten integriert, die mehrstufige Aufgaben wie Planung, Recherche oder das Schreiben von Workflows ausführen können.
Die Entwicklung von Claude LLMs
Die Claude-Modelle von Anthropic haben sich mit jeder neuen Version in Bezug auf Geschwindigkeit, Argumentationsfähigkeit und allgemeine Fähigkeiten stetig verbessert. Hier ein kurzer Überblick darüber, wie sich die Claude-Familie bis zu Claude 4 entwickelt hat:
Claude Instant 1.2, 2, und 2.1: Diese frühen Modelle waren für kostengünstige, schnelle Antworten konzipiert. Mit Claude 2.1 wurde die Unterstützung für Kontexte mit 200.000 Token eingeführt (was bedeutet, dass es lange Eingaben, wie z. B. vollständige Abschriften, in einer einzigen Interaktion verarbeiten kann).
Claude 3 Haiku und 3.5 Haiku: Es handelte sich um leichtgewichtige Modelle, die für Geschwindigkeit und Effizienz optimiert waren. Sie waren ideal für Echtzeitanwendungen wie Zusammenfassungen, einfache Chats und Kundensupport.
Claude 3 Sonnet und 3.5 Sonnet: Bei beiden handelt es sich um ausgewogene Modelle, die eine hohe Leistung ohne Geschwindigkeitseinbußen bieten. Mit der Unterstützung für umfangreiche Eingabeaufforderungen und lange Ausgaben waren diese Modelle für verschiedene geschäftliche Anwendungsfälle gut geeignet.
Claude 3 Opus: Es war ein Hochleistungsmodell, das für komplexe, schlussfolgernde Aufgaben entwickelt wurde. Obwohl Opus langsamer und ressourcenintensiver ist, lieferte es detaillierte, genaue Antworten und war daher gut für Forschung, Strategie und kreative Arbeit geeignet.
Claude 3.7 Sonnet: Es war das fortschrittlichste Claude-Modell bis zur Einführung von Claude 4. Es führte einen erweiterten Denkmodus für tiefer gehende Antworten ein, verbesserte die Konsistenz bei längeren Aufgaben und war ideal für fortgeschrittene Programmierung, detaillierte Analysen und langes Schreiben.
Kennenlernen von Anthropics Claude 4
Claude 4 ändert die Art und Weise, wie große Sprachmodelle für die Bearbeitung komplexer, langwieriger Aufgaben entwickelt werden. Die neuesten Modelle von Anthropic, Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4, konzentrieren sich nicht nur auf die Geschwindigkeit oder die Qualität der Ausgabe, sondern zielen darauf ab, nachhaltiges Denken, verbesserte Kontextverarbeitung und eine zuverlässigere Leistung zu unterstützen.
So denken die Claude-4-Modelle beispielsweise sorgfältiger und vermeiden es, Abkürzungen oder Tricks zu verwenden, um Aufgaben zu erledigen. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie dies tun, im Vergleich zu früheren Versionen wie Sonnet 3.7 um 65 % geringer.
Ein weiteres wichtiges Merkmal beider Modelle ist das erweiterte Denken, das es ihnen ermöglicht, innezuhalten und mehrere Schritte zu bedenken, bevor sie reagieren. Dies macht Claude 4 besonders nützlich in Situationen, in denen durchdachtes, schrittweises Denken wichtig ist, z. B. beim Navigieren durch verzweigte Aufgaben, beim Planen mehrstufiger Prozesse oder beim Schreiben strukturierter Inhalte.
Außerdem führt Claude Opus 4 verbesserte Speicherfunktionen ein. Wenn Entwickler Zugriff auf lokale Dateien gewähren, kann das Modell persistente Speicherdateien erstellen und referenzieren, um wichtige Details sitzungsübergreifend zu speichern.
Beide Modelle sind auch für die Zusammenarbeit mit externen Tools ausgelegt. Claude 4 kann über ein Konzept namens " Model Context Protocol" (MCP) mit APIs und Dateisystemen verbunden werden. 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.
Anwendungen des KI-Modells Claude 4
Konzepte wie die agentenbasierte KI und das Model Context Protocol sind von zentraler Bedeutung für die Verwendung von Claude 4. Diese Modelle sind nicht nur darauf ausgelegt, auf Aufforderungen zu reagieren, sondern auch komplexere Aufgaben zu übernehmen, sich mit Tools zu verbinden und als Teil größerer Systeme zu arbeiten.
Als Nächstes wollen wir untersuchen, wie Claude 4 in Anwendungen wie Codierung und Bildanalyse eingesetzt werden kann.
Ein Blick auf die Codierungsmöglichkeiten von Claude Opus 4
Das Schreiben von sauberem, zuverlässigem Code kann selbst für erfahrene Entwickler manchmal eine Herausforderung sein. Deshalb ist die Paarprogrammierung, bei der eine Person den Code schreibt und die andere ihn überprüft, seit vielen Jahren ein bewährter Ansatz. Mit KI-Modellen wie Claude Opus 4 können Entwickler nun eine ähnliche Unterstützung durch einen intelligenten Assistenten erhalten.
Claude Opus 4 ist für die Bearbeitung komplexer Programmierprojekte ausgelegt. Es schneidet bei Benchmarks wie dem SWE-Bench, der prüft, wie gut ein KI-Modell echte Fehler in Open-Source-Code beheben kann, und dem Terminal-Bench, der testet, wie es Aufgaben in einer Befehlszeilenumgebung bewältigt, gut ab. Interessanterweise wird Claude Opus 4 über Claude Code bereits in Tools wie VS Code eingesetzt, wo es bei Aufgaben wie dem Schreiben neuer Funktionen, dem Vorschlagen von Änderungen oder dem Beheben von Fehlern hilft.
Abb. 3. Die Claude Code-Schnittstelle auf VS Code.
laude 4's Vision Fähigkeiten
Claude 4 kann nicht nur mit Text und Code umgehen, sondern auch Bilder analysieren. Aufbauend auf früheren Modellen verfügt es jetzt über stärkere visuelle Fähigkeiten, mit denen es neben schriftlichen Inhalten auch Bilder analysieren und interpretieren kann. Es unterstützt auch mehrere Bilder gleichzeitig, was für Aufgaben wie den Vergleich von Entwürfen, das Lesen von Diagrammen, die Zusammenfassung von Diagrammen oder die Überprüfung von Benutzeroberflächen-Mockups sehr nützlich ist.
Claude ist zwar gut bei der Interpretation von Bildern, hat aber auch seine Grenzen: Es kann keine Menschen erkennen, hat Probleme mit exakten Layouts wie Schachbrettern oder Uhren und ist nicht für medizinische Diagnosen geeignet. Für kritische Anwendungsfälle ist es am besten, die Ergebnisse doppelt zu überprüfen.
Mit Bedacht eingesetzt, können die Bildfunktionen von Claude 4 Entwicklern bei der Fehlersuche in visuellen Schnittstellen, Pädagogen bei der Erstellung von Lernmaterialien und Forschern bei der Überprüfung visueller Daten helfen - und damit ein wirkungsvolles Werkzeug für multimodale Aufgaben sein, die Text und Bilder kombinieren.
Wie man die Funktionen von Anthropic Claude 4 ausprobiert
Hier sind einige Möglichkeiten, Claude 4 auszuprobieren:
Claude.ai: Sie können Claude direkt auf der Website von Anthropic verwenden. Sonnet 4 ist mit einem Basiskonto verfügbar, während Opus 4 einen Zugang über die Pro-Stufe erfordert.
Anthropische 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 im GitHub Copilot Chat verfügbar. Sonnet 4 ist für kostenpflichtige Nutzer verfügbar, während der Zugang zu Opus 4 von Ihrem spezifischen Plan abhängt. Die Modelle können auf der GitHub-Website, in VS Code und in der mobilen App verwendet werden.
Claude 4 ist auch auf Plattformen wie Amazon Bedrock und Vertex AI von Google Cloud verfügbar.
Diese Integrationen erleichtern die Verwendung des Modells in Cloud-Anwendungen und Unternehmenstools.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Claude 4 ist ein gutes Beispiel dafür, wie weit sich KI-Modelle entwickelt haben. Mit stärkerem logischen Denken, besserem Gedächtnis und der Fähigkeit, sowohl Text als auch Bilder zu verarbeiten, ist es für komplexere Aufgaben in der realen Welt ausgelegt.
Ob Sie nun programmieren, Daten analysieren oder KI-gestützte Tools entwickeln, Claude 4 kann Sie bei Ihren Aufgaben unterstützen. Mit der weiteren Verbesserung der LLMs werden Tools wie Claude wahrscheinlich immer häufiger in den alltäglichen Arbeitsabläufen zu finden sein.
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