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Explora las funciones Claude 4 de Anthropic, que incluyen actualizaciones de la capacidad de razonamiento, el tamaño de la ventana contextual y mejoras generales de rendimiento.
Tareas como planificar un viaje, depurar código, analizar un gráfico o resumir un documento legal suelen requerir el uso de diferentes herramientas o tener conocimientos especializados. Hoy en día, gracias a los recientes avances en IA, un único modelo de lenguaje grande (LLM) puede ayudar con todas estas tareas.
Un LLM es un tipo de modelo de IA que ha sido entrenado para comprender y generar lenguaje humano. Aprende analizando grandes cantidades de texto (libros, sitios web, conversaciones y más) para reconocer patrones relacionados con la forma en que las personas escriben y hablan. Una vez entrenado, un LLM puede responder preguntas, escribir código, resumir documentos y realizar muchas otras tareas basadas en el lenguaje, a menudo con poca instrucción.
Una empresa que crea este tipo de modelos es Anthropic. Fundada en 2021 por un grupo de antiguos empleados de OpenAI, Anthropic se centra en crear sistemas de IA seguros, fiables y con los que sea fácil trabajar. Su último lanzamiento es la familia de modelos Claude 4, que incluye dos versiones: Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4.
Lanzado el 22 de mayo de 2025, Claude Opus 4 está diseñado para tareas más complejas que requieren un razonamiento profundo y una concentración sostenida, como trabajar con grandes bases de código o realizar investigaciones en profundidad. En una prueba, incluso fue capaz de jugar a Pokémon Rojo creando y consultando sus propios archivos de memoria, y generando una guía de navegación en mitad del juego que le ayudaba a mantener el track.
Claude Sonnet 4, aunque no es tan potente, es más rápido y eficiente, lo que lo convierte en una opción fiable para tareas cotidianas como escribir, resumir y resolver problemas generales. En este artículo, analizaremos las características clave de Claude 4 y dónde está teniendo un impacto. ¡Empecemos!
Una visión general de los modelos de lenguaje grandes (LLM)
Antes de sumergirnos en Claude 4 y sus características, vamos a repasar cómo se están utilizando los modelos de lenguaje grandes en el mundo real.
La mayoría de los LLM de vanguardia se basan en una arquitectura de aprendizaje automático llamada transformer, que les ayuda a comprender las relaciones entre las palabras a lo largo de extensos fragmentos de texto. Esto hace posible que hagan algo más que autocompletar frases: pueden resumir documentos, escribir código, responder preguntas y traducir idiomas.
De hecho, una de las principales fortalezas de los LLM es su flexibilidad. Una vez entrenados, pueden utilizarse para realizar una amplia gama de tareas con poca o ninguna adaptación adicional. Esto los hace útiles en aplicaciones que van desde la atención al cliente y la educación hasta el desarrollo de software, la creación de contenidos y la investigación.
Fig 2. Casos de uso de modelos de lenguaje grandes.
A medida que aumenta la adopción de la IA, los LLM están ayudando a los equipos de atención al cliente a automatizar las respuestas, apoyando a los estudiantes con herramientas de tutoría, ayudando a los desarrolladores dentro de entornos de codificación como VS Code y permitiendo a los profesionales examinar contratos, informes y datos fácilmente. Mientras tanto, algunos LLM se están integrando en agentes de IA que pueden llevar a cabo tareas de varios pasos como la planificación, la investigación o los flujos de trabajo de escritura.
La evolución de los LLM de Claude
Los modelos Claude de Anthropichan mejorado constantemente en términos de velocidad, razonamiento y capacidad general con cada versión. He aquí un breve resumen de la evolución de la familia Claude hasta Claude 4:
Claude Instant 1.2, 2 y 2.1: Estos primeros modelos fueron diseñados para respuestas rápidas y rentables. Claude 2.1 introdujo soporte para contextos de 200.000 tokens (lo que significa que podía manejar entradas largas, como transcripciones completas, en una sola interacción).
Claude 3 Haiku y 3.5 Haiku: Eran modelos ligeros optimizados para la velocidad y la eficiencia. Eran ideales para aplicaciones en tiempo real como la creación de resúmenes, el chat básico y la atención al cliente.
Claude 3 Sonnet y 3.5 Sonnet: Ambos eran modelos equilibrados que ofrecían un gran rendimiento sin sacrificar la velocidad. Con soporte para indicaciones grandes y salidas largas, estos modelos eran muy adecuados para diversos casos de uso empresarial.
Claude 3 Opus: Era un modelo de alto rendimiento diseñado para tareas complejas que requieren mucho razonamiento. Aunque más lento y con mayor consumo de recursos, Opus ofrecía respuestas detalladas y precisas, lo que lo convertía en una buena opción para la investigación, la estrategia y el trabajo creativo.
Claude 3.7 Sonnet: Era el modelo Claude más avanzado hasta el lanzamiento de Claude 4. Introdujo un modo de pensamiento extendido para respuestas más profundas, mejoró la consistencia en tareas más largas y era ideal para la programación avanzada, el análisis detallado y la escritura de formato largo.
Conociendo la Claude 4 de Anthropic
Claude 4 cambia la forma en que se diseñan los grandes modelos lingüísticos para gestionar tareas complejas y de larga duración. En lugar de centrarse únicamente en la velocidad o la calidad de los resultados, los últimos modelos de Anthropic, Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4, tienen como objetivo el razonamiento sostenido, la mejora del manejo del contexto y un rendimiento más fiable.
Por ejemplo, los modelos de Claude 4 piensan con más cuidado y evitan el uso de atajos o trucos para terminar las tareas. De hecho, son un 65% menos propensos a hacerlo en comparación con versiones anteriores como Sonnet 3.7.
Otra característica clave en ambos modelos es el pensamiento extendido, que les permite pausar y considerar varios pasos antes de responder. Esto hace que Claude 4 sea especialmente útil en situaciones en las que el razonamiento reflexivo y paso a paso es importante, como la navegación por tareas de ramificación, la planificación de procesos de varias etapas o la escritura de contenido estructurado.
Además, Claude Opus 4 introduce funciones de memoria mejoradas. Cuando los desarrolladores proporcionan acceso a archivos locales, el modelo puede crear y hacer referencia a archivos de memoria persistente para track de los detalles clave en todas las sesiones.
Ambos modelos también están diseñados para funcionar con herramientas externas. Claude 4 puede conectarse a APIs y sistemas de archivos utilizando un concepto llamado Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Esto permite a los desarrolladores crear sistemas de IA que pueden generar respuestas, interactuar con datos del mundo real, ejecutar tareas en segundo plano o utilizar herramientas personalizadas como parte de un flujo de trabajo.
Aplicaciones del modelo de IA Claude 4
Conceptos como la IA agentic y el Protocolo de Contexto del Modelo son fundamentales para la forma en que se pretende utilizar Claude 4. Estos modelos no están construidos solo para responder a las indicaciones, sino que están diseñados para asumir tareas más complejas, conectarse con herramientas y operar como parte de sistemas más grandes.
A continuación, exploremos cómo se puede utilizar Claude 4 en aplicaciones como la codificación y el análisis de imágenes.
Un vistazo a las capacidades de codificación de Claude Opus 4
Escribir código limpio y fiable puede ser un reto a veces, incluso para los desarrolladores experimentados. Por eso, la programación en pareja, donde una persona escribe y la otra revisa, ha sido un enfoque de confianza durante muchos años. Con modelos de IA como Claude Opus 4, los desarrolladores ahora pueden obtener un soporte similar de un asistente inteligente.
Claude Opus 4 está diseñado para manejar proyectos de codificación complejos. Obtiene buenos resultados en benchmarks como SWE-bench, que comprueba lo bien que un modelo de IA puede corregir errores reales en código de código abierto, y Terminal-bench, que prueba cómo maneja las tareas en un entorno de línea de comandos. Curiosamente, Claude Opus 4 ya se está utilizando en herramientas como VS Code a través de Claude Code, donde ayuda con tareas como escribir nuevas funciones, sugerir ediciones o corregir errores.
Claude 4 no solo es bueno con el texto y el código; también puede analizar imágenes. Basándose en modelos anteriores, ahora tiene capacidades visuales más sólidas que le permiten analizar e interpretar imágenes junto con contenido escrito. También admite varias imágenes a la vez, lo que resulta útil para tareas como comparar diseños, leer gráficos, resumir diagramas o revisar maquetas de interfaces de usuario.
Si bien Claude es bueno interpretando elementos visuales, tiene límites: no puede reconocer a las personas, puede tener dificultades con diseños exactos como tableros de ajedrez o relojes, y no está diseñado para diagnósticos médicos. Para cualquier caso de uso crítico, es mejor verificar sus resultados.
Utilizadas con atención, las capacidades de imagen de Claude 4 pueden ayudar a los desarrolladores a depurar interfaces visuales, a los educadores a crear materiales de aprendizaje y a los investigadores a revisar datos visuales, lo que la convierte en una herramienta impactante para tareas multimodales que combinan texto e imágenes.
Cómo probar las funciones de Anthropic Claude 4
Aquí hay algunas formas de probar Claude 4:
Claude.ai: Puedes utilizar Claude directamente en el sitio web de Anthropic. Sonnet 4 está disponible con una cuenta básica, mientras que Opus 4 requiere acceso a través del nivel Pro.
API Anthropic : Los desarrolladores pueden integrar Claude en sus propias herramientas o servicios utilizando la API. Ambos modelos, Sonnet y Opus, son compatibles, y la configuración requiere una clave API.
GitHub Copilot: Claude 4 está disponible en GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 está disponible para los usuarios de pago, mientras que el acceso a Opus 4 depende de tu plan específico. Los modelos se pueden utilizar dentro del sitio de GitHub, VS Code y la aplicación móvil.
Claude 4 también está disponible en plataformas como Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud.
Estas integraciones facilitan el uso del modelo dentro de las aplicaciones en la nube y las herramientas empresariales.
Conclusiones clave
Claude 4 es un gran ejemplo de lo lejos que han llegado los modelos de IA. Con un razonamiento más sólido, una mejor memoria y la capacidad de manejar tanto texto como imágenes, está diseñado para un trabajo más complejo y del mundo real.
Ya sea que estés codificando, analizando datos o construyendo herramientas impulsadas por IA, Claude 4 puede ayudarte con tus tareas. A medida que los LLM continúan mejorando, es probable que herramientas como Claude se vuelvan más comunes en los flujos de trabajo diarios.
