3 de junio de 2025
Explora las características de Claude 4 de Anthropic, incluyendo las actualizaciones en la capacidad de razonamiento, el tamaño de la ventana de contexto y las 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 construye este tipo de modelos es Anthropic. Fundada en 2021 por un grupo de antiguos empleados de OpenAI, Anthropic se centra en la creación de sistemas de IA que sean seguros, fiables y fáciles de usar. Su última versión 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 atención 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 referenciando sus propios archivos de memoria, generando una guía de navegación a mitad del juego para ayudarle a mantenerse en el camino.
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!
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.
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.
Los modelos Claude de Anthropic han mejorado constantemente en términos de velocidad, razonamiento y capacidad general con cada lanzamiento. Aquí tienes una breve descripción de cómo ha evolucionado la familia Claude hasta Claude 4:
Claude 4 cambia la narrativa en torno a cómo los modelos de lenguaje grandes están diseñados para manejar tareas complejas y de larga duración. En lugar de centrarse únicamente en la velocidad o la calidad de la salida, los últimos modelos de Anthropic, Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4, tienen como objetivo apoyar 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 capacidades de memoria mejoradas. Cuando los desarrolladores proporcionan acceso a archivos locales, el modelo puede crear y referenciar archivos de memoria persistente para realizar un seguimiento de los detalles clave entre 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.
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.
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.
Aquí hay algunas formas de probar Claude 4:
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.
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.
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