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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 jurídico suelen requerir el uso de distintas herramientas o tener conocimientos especializados. Hoy en día, gracias a los recientes avances de la IA, un único gran modelo lingüístico (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, páginas web, conversaciones, etc.) para reconocer patrones relacionados con la forma de escribir y hablar de las personas. Una vez entrenado, un LLM puede responder preguntas, escribir código, resumir documentos y realizar muchas otras tareas basadas en el lenguaje, a menudo con pocas instrucciones.
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 rumbo.
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 en general. En este artículo, echaremos un vistazo a las principales características de Claude 4 y a los aspectos en los que está causando impacto. Vamos a empezar.
Panorama de los grandes modelos lingüísticos (LLM)
Antes de adentrarnos en Claude 4 y sus características, veamos cómo se utilizan los grandes modelos lingüísticos en el mundo real.
La mayoría de los LLM más avanzados se basan en una arquitectura de aprendizaje automático denominada transformador, que les ayuda a entender las relaciones entre las palabras de un texto extenso. Esto les permite hacer algo más que autocompletar frases: pueden resumir documentos, escribir código, responder preguntas y traducir idiomas.
De hecho, uno de los puntos fuertes de los LLM es su flexibilidad. Una vez entrenados, pueden utilizarse para realizar una amplia gama de tareas con poco o ningún ajuste 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 grandes modelos lingüísticos.
A medida que aumenta la adopción de la IA, los LLM ayudan a los equipos de atención al cliente a automatizar las respuestas, ayudan a los estudiantes con herramientas de tutoría, asisten a los desarrolladores en entornos de codificación como VS Code y permiten a los profesionales examinar contratos, informes y datos con facilidad. 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 la redacción de flujos de trabajo.
La evolución de los LLM de Claude
Los modelos Claude de Anthropic han 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 se diseñaron para ofrecer 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 la atención al cliente.
Claude 3 Sonnet y 3.5 Sonnet: Ambos eran modelos equilibrados que ofrecían un gran rendimiento sin sacrificar la velocidad. Gracias a su compatibilidad con mensajes de gran tamaño y salidas largas, estos modelos se adaptaban bien a diversos casos de uso empresarial.
Claude 3 Opus: Era un modelo de alto rendimiento diseñado para tareas complejas y de razonamiento intensivo. Aunque era más lento y consumía más recursos, Opus ofrecía respuestas detalladas y precisas, por lo que era idóneo para tareas de investigación, estrategia y creatividad.
Claude 3.7 Sonnet: Era el modelo Claude más avanzado hasta el lanzamiento de Claude 4. Introdujo un modo de pensamiento ampliado para respuestas más profundas, mejoró la coherencia en tareas más largas y era ideal para programación avanzada, análisis detallados y redacción de textos largos.
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 Claude 4 piensan con más cuidado y evitan utilizar atajos o trucos para terminar las tareas. De hecho, es un 65% menos probable que lo hagan en comparación con versiones anteriores como Sonnet 3.7.
Otra característica clave de ambos modelos es el pensamiento ampliado, que les permite detenerse y considerar varios pasos antes de responder. Esto hace que Claude 4 sea especialmente útil en situaciones en las que el razonamiento reflexivo paso a paso es importante, como la navegación por tareas ramificadas, la planificación de procesos de varias etapas o la redacción de contenidos estructurados.
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 realizar un seguimiento de los detalles clave en todas las sesiones.
Ambos modelos están diseñados para trabajar con herramientas externas. Claude 4 puede conectarse a API y sistemas de archivos mediante un concepto denominado Protocolo de Contexto de 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 Claude 4 AI
Conceptos como la Inteligencia Artificial Agéntica y el Protocolo de Contexto de Modelos son fundamentales para el uso de Claude 4. Estos modelos no solo están diseñados para responder a instrucciones, sino también para realizar tareas más complejas, conectarse con herramientas y funcionar como parte de sistemas más amplios.
A continuación exploraremos cómo puede utilizarse 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 desarrolladores experimentados. Por eso la programación en parejas, en la que una persona escribe y la otra revisa, ha sido un método fiable durante muchos años. Con modelos de IA como Claude Opus 4, los desarrolladores pueden ahora obtener un apoyo similar de un asistente inteligente.
Claude Opus 4 está diseñado para gestionar proyectos de programación complejos. Obtiene buenas puntuaciones en pruebas como SWE-bench, que comprueba hasta qué punto un modelo de IA puede corregir errores reales en código abierto, y Terminal-bench, que comprueba cómo gestiona las 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 en tareas como escribir nuevas funciones, sugerir ediciones o corregir errores.
Claude 4 no sólo es bueno con el texto y el código, también puede analizar imágenes. Basándose en modelos anteriores, ahora tiene capacidades visuales más potentes que le permiten analizar e interpretar imágenes junto con el contenido escrito. También admite varias imágenes a la vez, lo que resulta muy 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 sus limitaciones: no puede reconocer a las personas, puede tener problemas con diseños exactos como tableros de ajedrez o relojes, y no está diseñado para diagnósticos médicos. Para cualquier caso de uso crítico, es mejor volver a comprobar sus resultados.
Si se utilizan con cuidado, 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 la convierte en una herramienta impactante para tareas multimodales que combinan texto e imágenes.
Cómo probar las funciones de Anthropic Claude 4
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 a través del nivel Pro.
API antrópica: 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 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.
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.
Principales conclusiones
Claude 4 es un gran ejemplo de lo lejos que han llegado los modelos de IA. Con un razonamiento más sólido, mejor memoria y la capacidad de manejar texto e imágenes, está diseñado para realizar tareas más complejas en el mundo real.
Tanto si estás programando, analizando datos o creando herramientas basadas en IA, Claude 4 puede ayudarte en tus tareas. A medida que los LLM sigan mejorando, es probable que herramientas como Claude se vuelvan más comunes en los flujos de trabajo cotidianos.
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