Características de Claude 4 de Anthropic: qué hay de nuevo y mejorado

Tareas como planificar un viaje, depurar código, analizar un gráfico o resumir un documento legal suelen requerir el uso de diferentes herramientas o contar con experiencia en el dominio. 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 entender y generar lenguaje humano. Aprende analizando enormes cantidades de texto (libros, sitios web, conversaciones y más) para reconocer patrones relacionados con cómo escribe y habla la gente. Una vez entrenado, un LLM puede responder preguntas, escribir código, resumir documentos y realizar muchas otras tareas basadas en lenguaje, a menudo con pocas instrucciones.

Una empresa que desarrolla 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 que sean seguros, fiables y fáciles de usar. 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 atención sostenida, como trabajar en bases de código grandes o realizar investigaciones en profundidad. En una prueba, incluso pudo jugar a Pokémon Red creando y consultando sus propios archivos de memoria, generando una guía de navegación durante el juego para ayudarle a no desviarse.

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 la resolución de problemas generales. En este artículo, echaremos un vistazo a las características clave de Claude 4 y dónde está marcando la diferencia. ¡Empecemos!

Link to this sectionUna visión general de los modelos de lenguaje grande (LLM)#

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

La mayoría de los LLM de vanguardia están construidos sobre una arquitectura de aprendizaje automático llamada transformer, que les ayuda a entender las relaciones entre las palabras en fragmentos largos de texto. Esto les permite hacer algo más que autocompletar frases: pueden resumir documentos, escribir código, responder preguntas y traducir idiomas.

De hecho, una fortaleza clave de los LLM es su flexibilidad. Una vez entrenados, pueden utilizarse para realizar una amplia gama de tareas con poca o ninguna afinación adicional. Esto los hace útiles en aplicaciones que van desde el soporte al cliente y la educación hasta el desarrollo de software, la creación de contenido y la investigación.

Fig 2. Casos de uso de modelos de lenguaje grande.

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, asistiendo a los desarrolladores dentro de entornos de codificación como VS Code y permitiendo a los profesionales analizar contratos, informes y datos fácilmente. Mientras tanto, algunos LLM se están integrando en AI agents que pueden llevar a cabo tareas de varios pasos como la planificación, la investigación o la redacción de flujos de trabajo.

Link to this sectionLa evolución de los LLM de Claude#

Los modelos Claude de Anthropic han mejorado constantemente en términos de velocidad, razonamiento y capacidad general con cada lanzamiento. He aquí un rápido resumen de cómo ha evolucionado la familia Claude hasta llegar a Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 y 2.1: Estos primeros modelos fueron diseñados para obtener 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 el resumen, el chat básico y el servicio de atención al cliente.
• Claude 3 Sonnet y 3.5 Sonnet: Ambos eran modelos equilibrados que ofrecían un rendimiento sólido sin sacrificar la velocidad. Con soporte para prompts 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 y de razonamiento intenso. Aunque era más lento y requería más recursos, Opus ofrecía respuestas detalladas y precisas, lo que lo hacía 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. Introdujo un modo de pensamiento extendido para respuestas más profundas, una mayor consistencia en tareas más largas y era ideal para programación avanzada, análisis detallado y escritura de formato largo.

Link to this sectionConociendo el Claude 4 de Anthropic#

Claude 4 cambia la narrativa sobre cómo los modelos de lenguaje grande 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, pretenden apoyar el razonamiento sostenido, una mejor gestión del contexto y un rendimiento más fiable.

Por ejemplo, los modelos de Claude 4 piensan con más cuidado y evitan usar atajos o trucos para terminar las tareas. De hecho, son 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 hacer una pausa y considerar múltiples pasos antes de responder. Esto hace que Claude 4 sea especialmente útil en situaciones donde el razonamiento reflexivo y paso a paso es importante, como navegar por tareas ramificadas, planificar procesos multietapa o escribir contenido estructurado.

Además, Claude Opus 4 introduce capacidades de memoria mejoradas. Cuando los desarrolladores proporcionan acceso a archivos locales, el modelo puede crear y consultar archivos de memoria persistentes para realizar un seguimiento de los detalles clave a través de las sesiones.

Ambos modelos también están construidos para trabajar con herramientas externas. Claude 4 puede conectarse a API y sistemas de archivos utilizando un concepto llamado Model Context Protocol (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.

Link to this sectionAplicaciones del modelo de IA Claude 4#

Conceptos como la agentic AI y el Model Context Protocol son fundamentales para la forma en que Claude 4 está destinado a ser utilizado. Estos modelos no están construidos solo para responder a prompts, 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.

Link to this sectionUn vistazo a las capacidades de codificación de Claude Opus 4#

Escribir código limpio y fiable puede ser difícil a veces, incluso para 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 apoyo similar de un asistente inteligente.

Claude Opus 4 está construido para manejar proyectos de codificación complejos. Obtiene buenos resultados en benchmarks como SWE-bench, que comprueba qué tan bien puede un modelo de IA 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.

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

Link to this sectionCapacidades de visión de Claude 4#

Claude 4 no solo es bueno con texto y código; también puede analizar imágenes. Basándose en modelos anteriores, ahora tiene capacidades visuales más fuertes que le permiten analizar e interpretar imágenes junto con contenido escrito. También admite varias imágenes a la vez, lo cual es útil para tareas como comparar diseños, leer gráficos, resumir diagramas o revisar prototipos de interfaz de usuario.

Aunque Claude es bueno interpretando elementos visuales, tiene límites: no puede reconocer 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 cuidado, 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.

Link to this sectionCómo probar las características de Anthropic Claude 4#

Aquí tienes algunas formas de probar Claude 4:

• Claude.ai: Puedes usar 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.
• Anthropic API: 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 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 se pueden utilizar dentro del sitio de GitHub, VS Code y la aplicación móvil.

Fig 4. Modelos de Claude 4 en GitHub Copilot.

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

Estas integraciones hacen que sea más fácil utilizar el modelo dentro de aplicaciones en la nube y herramientas empresariales.

Link to this sectionConclusiones clave#

Claude 4 es un gran ejemplo de lo lejos que han llegado los modelos de IA. Con un razonamiento más fuerte, mejor memoria y la capacidad de manejar tanto texto como imágenes, está construido para un trabajo más complejo y del mundo real.

Tanto si estás programando, analizando datos o creando herramientas basadas en IA, Claude 4 puede apoyar tus tareas. A medida que los LLM sigan mejorando, herramientas como Claude probablemente se volverán más comunes en los flujos de trabajo cotidianos.

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