Funciones de Claude 4 de Anthropic: novedades y mejoras

Tareas como planificar un viaje, depurar código, analizar un gráfico o resumir un documento jurídico suelen requerir el uso de distintas herramientas o conocimientos especializados. Hoy en día, gracias a los últimos 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 entrenado para comprender y generar lenguaje humano. Aprende analizando grandes 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 lingüísticas, a menudo con pocas instrucciones.

Anthropic es una de las empresas que desarrolla 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 sostenida, 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 a mitad de partida para no perder el rumbo.

Fig. 1. 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!

Resumen de los modelos de lenguaje grandes (LLM)#

Antes de profundizar en Claude 4 y sus funciones, repasemos 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 Transformer, que les ayuda a entender las relaciones entre palabras en 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 ventajas 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 herramientas de tutoría a los estudiantes, asisten a los desarrolladores en entornos de programación como VS Code y permiten a los profesionales examinar contratos, informes y datos con facilidad. Además, algunos LLM se están integrando en agentes de IA capaces de realizar tareas de varios pasos, como planificar, investigar o crear flujos de trabajo de escritura.

La evolución de los LLM Claude#

Los modelos Claude de Anthropic han mejorado progresivamente en velocidad, razonamiento y capacidad general con cada lanzamiento. Aquí tienes un resumen rápido de la evolución de la familia Claude hasta llegar a Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 y 2.1: Estos primeros modelos se diseñaron para ofrecer respuestas rápidas y rentables. Claude 2.1 incorporó 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 resumir, mantener conversaciones básicas y atender al cliente.
• Claude 3 Sonnet y 3.5 Sonnet: Ambos eran modelos equilibrados que ofrecían un rendimiento sólido sin sacrificar velocidad. Gracias a la compatibilidad con prompts extensos y respuestas largas, estos modelos eran adecuados para diversos usos empresariales.
• Claude 3 Opus: Era un modelo de alto rendimiento diseñado para tareas complejas que requieren mucho razonamiento. Aunque era más lento y consumía 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: Fue el modelo Claude más avanzado hasta el lanzamiento de Claude 4. Incorporó un modo de pensamiento extendido para ofrecer respuestas más profundas, mejoró la coherencia en tareas largas y resultaba ideal para la programación avanzada, el análisis detallado y la escritura 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, buscan ofrecer razonamiento sostenido, una gestión mejorada del contexto y un rendimiento más fiable.

Por ejemplo, los modelos Claude 4 piensan con más detenimiento y evitan recurrir a atajos o trucos para completar tareas. De hecho, tienen un 65 % menos de probabilidades de hacerlo que versiones anteriores, como Sonnet 3.7.

Otra función 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 resulte especialmente útil en situaciones donde es importante razonar con detenimiento y paso a paso, como al gestionar tareas con distintas ramificaciones, planificar procesos de varias etapas o redactar contenido estructurado.

Además, Claude Opus 4 incorpora capacidades de memoria mejoradas. Si los desarrolladores le dan acceso a archivos locales, el modelo puede crear y consultar archivos de memoria persistentes para recordar detalles clave 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 que generen respuestas, interactúen con datos del mundo real, ejecuten tareas en segundo plano o utilicen 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 el uso previsto de Claude 4. Estos modelos no están diseñados únicamente para responder a prompts: también pueden asumir tareas más complejas, conectarse con herramientas y funcionar como parte de sistemas más amplios.

A continuación, veamos 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#

A veces puede resultar difícil escribir código limpio y fiable, incluso para los desarrolladores con experiencia. Por eso, la programación en pareja, en la que una persona escribe y otra revisa, ha sido un enfoque de confianza durante muchos años. Con modelos de IA como Claude Opus 4, los desarrolladores pueden recibir un apoyo similar de un asistente inteligente.

Claude Opus 4 está diseñado para gestionar proyectos de programación complejos. Obtiene buenos resultados en pruebas de referencia como SWE-bench, que evalúa la capacidad de un modelo de IA para corregir errores reales en código de código abierto, y Terminal-bench, que comprueba cómo gestiona tareas en un entorno de línea de comandos. Curiosamente, Claude Opus 4 ya se utiliza en herramientas como VS Code a través de Claude Code, donde ayuda con tareas como escribir funciones, sugerir cambios o corregir errores.

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

Las capacidades de visión de Claude 4#

Claude 4 no solo se le da bien el texto y el código; también puede analizar imágenes. A partir de los modelos anteriores, ahora cuenta con capacidades visuales más avanzadas que le permiten analizar e interpretar imágenes junto con contenido escrito. También admite varias imágenes a la vez, algo útil para tareas como comparar diseños, leer gráficos, resumir diagramas o revisar maquetas de interfaces de usuario.

Aunque Claude interpreta bien las imágenes, tiene 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 verificar sus resultados.

Si se utilizan con criterio, las capacidades de Claude 4 para trabajar con imágenes 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 funciones de Claude 4 de Anthropic#

Aquí tienes 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 al plan Pro.
• API de Anthropic: Los desarrolladores pueden integrar Claude en sus propias herramientas o servicios mediante la API. Se admiten ambos modelos, Sonnet y Opus, y la configuración requiere una clave de 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 del plan concreto. Los modelos se pueden utilizar en el sitio web 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 gran ejemplo de lo mucho que han avanzado los modelos de IA. Gracias a su mejor razonamiento, memoria mejorada y capacidad para procesar tanto texto como imágenes, está diseñado para trabajos reales más complejos.

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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