Funciones de Claude 4 de Anthropic: novedades y mejoras

Tareas como planificar un viaje, depurar código, analizar un gráfico o resumir un documento jurídico normalmente requieren utilizar distintas herramientas o contar con conocimientos especializados. Hoy en día, gracias a los recientes avances en IA, un único modelo de lenguaje grande (LLM) puede ayudarte con todas estas tareas.

Un LLM es un tipo de modelo de IA que se ha entrenado para comprender y generar lenguaje humano. Aprende analizando enormes cantidades de texto (libros, sitios web, conversaciones y mucho 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 muy pocas instrucciones.

Anthropic es una de las empresas que desarrollan este tipo de modelos. Fundada en 2021 por un grupo de antiguos empleados de OpenAI, Anthropic se centra en crear sistemas de IA seguros, fiables y fáciles de utilizar. Su lanzamiento más reciente 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 prolongada, como trabajar con grandes bases de código o realizar investigaciones exhaustivas. 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 durante la partida para no perder el rumbo.

Fig. 1. Un ejemplo de Claude 4 jugando a Pokémon.

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, veremos las principales características de Claude 4 y dónde está teniendo impacto. ¡Empecemos!

Una visión general de los modelos de lenguaje grandes (LLM)#

Antes de profundizar en Claude 4 y sus características, veamos cómo se utilizan los modelos de lenguaje grandes en el mundo real.

La mayoría de los LLM más avanzados se basan en una arquitectura de aprendizaje automático llamada transformador, que les ayuda a comprender las relaciones entre las palabras a lo largo de textos extensos. Esto les permite hacer mucho 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 variedad de tareas con pocos ajustes adicionales o sin ellos. Esto los hace útiles en aplicaciones que van desde la atención al cliente y la educación hasta el desarrollo de software, la creación de contenido y la investigación.

Fig. 2. Casos de uso de los modelos de lenguaje grandes.

A medida que aumenta la adopción de la IA, los LLM ayudan a los equipos de atención al cliente a automatizar respuestas, ofrecen apoyo a los estudiantes mediante herramientas de tutoría, ayudan a los desarrolladores dentro de entornos de programación como VS Code y permiten a los profesionales revisar contratos, informes y datos con facilidad. Mientras tanto, algunos LLM se están integrando en agentes de IA capaces de realizar tareas de varios pasos, como planificar, investigar o elaborar flujos de trabajo de redacción.

La evolución de los LLM de Claude#

Los modelos Claude de Anthropic han mejorado progresivamente en velocidad, razonamiento y capacidad general con cada lanzamiento. Este es un breve resumen de cómo ha evolucionado la familia Claude hasta llegar a Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 y 2.1: Estos primeros modelos estaban diseñados para ofrecer respuestas rápidas y rentables. Claude 2.1 introdujo compatibilidad con contextos de 200.000 tokens (es decir, podía procesar 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. Resultaban ideales para aplicaciones en tiempo real, como la generación de resúmenes, los chats básicos y la atención al cliente.
• Claude 3 Sonnet y 3.5 Sonnet: Ambos eran modelos equilibrados que ofrecían un gran rendimiento sin sacrificar velocidad. Gracias a la compatibilidad con prompts grandes y respuestas extensas, estos modelos se adaptaban bien a diversos casos de uso empresariales.
• Claude 3 Opus: Era un modelo de alto rendimiento diseñado para tareas complejas que requerían mucho razonamiento. Aunque era más lento y exigía más recursos, Opus ofrecía respuestas detalladas y precisas, por lo que resultaba adecuado 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 ofrecer respuestas más exhaustivas, mejoró la coherencia en tareas largas y era ideal para programación avanzada, análisis detallados y redacción de textos extensos.

Conoce Claude 4 de Anthropic#

Claude 4 cambia la perspectiva sobre cómo se diseñan los modelos de lenguaje grandes para gestionar tareas complejas y prolongadas. En lugar de centrarse únicamente en la velocidad o la calidad de las respuestas, los modelos más recientes de Anthropic, Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4, pretenden ofrecer un razonamiento sostenido, una mejor gestión del contexto y un rendimiento más fiable.

Por ejemplo, los modelos Claude 4 reflexionan con más cuidado y evitan utilizar atajos o trucos para terminar las tareas. De hecho, tienen un 65 % menos de probabilidades de hacerlo en comparación con versiones anteriores como Sonnet 3.7.

Otra característica clave de ambos modelos es el pensamiento extendido, que les permite hacer una pausa y considerar varios pasos antes de responder. Esto hace que Claude 4 sea especialmente útil en situaciones en las que importa razonar de forma reflexiva y paso a paso, como gestionar tareas con ramificaciones, planificar procesos de varias etapas o redactar contenido estructurado.

Además, Claude Opus 4 introduce mejoras en sus capacidades de memoria. Cuando los desarrolladores le proporcionan acceso a archivos locales, el modelo puede crear y consultar archivos de memoria persistentes para hacer un seguimiento de los detalles importantes entre sesiones.

Ambos modelos también están diseñados para trabajar con herramientas externas. Claude 4 puede conectarse a API y sistemas de archivos mediante un concepto llamado Protocolo de contexto del modelo (MCP). Esto permite a los desarrolladores crear sistemas de IA capaces de 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 agéntica y el Protocolo de contexto del modelo son fundamentales para entender cómo está pensado el uso de Claude 4. Estos modelos no solo están diseñados para responder a prompts: también pueden encargarse de tareas más complejas, conectarse a herramientas y funcionar como parte de sistemas más amplios.

A continuación, exploraremos cómo se puede utilizar Claude 4 en aplicaciones como la programación y el análisis de imágenes.

Una mirada a las capacidades de programación de Claude Opus 4#

Escribir código limpio y fiable puede resultar difícil en ocasiones, incluso para desarrolladores con experiencia. Por eso, la programación en pareja, en la que 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 apoyo similar de un asistente inteligente.

Claude Opus 4 está diseñado para gestionar proyectos de programación 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 evalúa cómo gestiona tareas en un entorno de línea de comandos. Curiosamente, Claude Opus 4 ya se utiliza en herramientas como VS Code mediante Claude Code, donde ayuda con tareas como escribir funciones nuevas, sugerir modificaciones o corregir errores.

Fig. 3. La interfaz de Claude Code en VS Code.

Las capacidades de visión de Claude 4#

Claude 4 no solo funciona bien con texto y código; también puede analizar imágenes. A partir de los modelos anteriores, ahora cuenta con 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.

Aunque Claude interpreta bien los elementos visuales, tiene algunas limitaciones: no puede reconocer personas, puede tener dificultades con disposiciones exactas como tableros de ajedrez o relojes, y no está diseñado para realizar diagnósticos médicos. En cualquier caso de uso crítico, es mejor comprobar sus resultados.

Utilizadas de forma adecuada, las capacidades de imagen de Claude 4 pueden ayudar a los desarrolladores a depurar interfaces visuales, a los educadores a crear materiales didácticos y a los investigadores a revisar datos visuales, lo que lo convierte en una herramienta eficaz para tareas multimodales que combinan texto e imágenes.

Cómo probar las características de Claude 4 de Anthropic#

Estas son 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 mediante el nivel Pro.
• API de Anthropic: Los desarrolladores pueden integrar Claude en sus propias herramientas o servicios mediante la API. Ambos modelos, Sonnet y Opus, son compatibles, y la configuración requiere una clave de API.
• GitHub Copilot: Claude 4 está disponible en GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 está disponible para usuarios de pago, mientras que el acceso a Opus 4 depende de tu plan específico. Los modelos pueden utilizarse dentro del sitio de GitHub, VS Code y la aplicación móvil.

Fig. 4. Modelos Claude 4 en GitHub Copilot.

Claude 4 también está disponible en plataformas como Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud.

Estas integraciones facilitan el uso del modelo en aplicaciones en la nube y herramientas empresariales.

Conclusiones clave#

Claude 4 es un buen ejemplo de hasta dónde han llegado los modelos de IA. Con un razonamiento más sólido, una memoria mejorada y la capacidad de gestionar tanto texto como imágenes, está diseñado para trabajos más complejos del mundo real.

Tanto si programas como si analizas datos o desarrollas herramientas basadas en IA, Claude 4 puede ayudarte con tus tareas. A medida que los LLM sigan mejorando, es probable que herramientas como Claude sean cada vez más habituales en los flujos de trabajo cotidianos.

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