Le funzionalità di Claude 4 di Anthropic: novità e miglioramenti

Attività come pianificare un viaggio, correggere il codice, analizzare un grafico o riassumere un documento legale richiedono in genere strumenti diversi o competenze specifiche. Oggi, grazie ai recenti progressi dell'IA, un singolo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può aiutarti a svolgerle tutte.

Un LLM è un tipo di modello di IA addestrato per comprendere e generare il linguaggio umano. Impara analizzando enormi quantità di testo (libri, siti web, conversazioni e altro) per riconoscere gli schemi del modo in cui le persone scrivono e parlano. Una volta addestrato, un LLM può rispondere a domande, scrivere codice, riassumere documenti e svolgere molte altre attività basate sul linguaggio, spesso con poche istruzioni.

Anthropic è una delle aziende che sviluppano modelli di questo tipo. Fondata nel 2021 da un gruppo di ex dipendenti di OpenAI, Anthropic si concentra sulla creazione di sistemi di IA sicuri, affidabili e facili da usare. Al momento della stesura, il suo rilascio più recente è la famiglia di modelli Claude 4, che include due versioni: Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4.

Rilasciato il 22 maggio 2025, Claude Opus 4 è progettato per attività più complesse che richiedono ragionamento approfondito e concentrazione prolungata, come lavorare su basi di codice estese o condurre ricerche approfondite. In un test, è persino riuscito a giocare a Pokémon Red creando e consultando i propri file di memoria e generando, durante la partita, una guida alla navigazione per non perdere il filo.

Fig. 1. Un esempio di Claude 4 mentre gioca a Pokémon.

Claude Sonnet 4, pur essendo meno potente, è più veloce ed efficiente, e rappresenta una scelta affidabile per le attività quotidiane come scrivere, riassumere e risolvere problemi in generale. In questo articolo esamineremo le funzionalità principali di Claude 4 e i suoi ambiti di impiego.

Panoramica dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)#

Prima di approfondire Claude 4 e le sue funzionalità, vediamo come vengono usati i modelli linguistici di grandi dimensioni nel mondo reale.

La maggior parte dei moderni LLM si basa su un'architettura di machine learning chiamata Transformer, che li aiuta a comprendere le relazioni tra le parole anche in testi molto lunghi. Questo permette loro di fare molto più che completare frasi: possono riassumere documenti, scrivere codice, rispondere a domande e tradurre lingue.

La flessibilità è infatti uno dei principali punti di forza degli LLM. Una volta addestrati, possono essere usati per svolgere un'ampia gamma di attività con poche modifiche aggiuntive o senza alcuna messa a punto. Questo li rende utili in applicazioni che spaziano dall'assistenza clienti e dalla formazione allo sviluppo software, alla creazione di contenuti e alla ricerca.

Fig. 2. Casi d'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Con la crescente diffusione dell'IA, gli LLM aiutano i team del servizio clienti ad automatizzare le risposte, offrono agli studenti strumenti di tutoraggio, assistono gli sviluppatori negli ambienti di programmazione come VS Code e consentono ai professionisti di esaminare facilmente contratti, rapporti e dati. Nel frattempo, alcuni LLM vengono integrati negli agenti di IA, capaci di svolgere attività articolate in più passaggi, come pianificare, fare ricerca o gestire flussi di lavoro di scrittura.

L'evoluzione degli LLM Claude#

A ogni nuova versione, i modelli Claude di Anthropic sono migliorati costantemente in termini di velocità, capacità di ragionamento e funzionalità complessive. Ecco una breve panoramica dell'evoluzione della famiglia Claude fino a Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 e 2.1: Questi primi modelli erano progettati per fornire risposte rapide a costi contenuti. Claude 2.1 ha introdotto il supporto a finestre di contesto da 200.000 token (poteva quindi gestire input lunghi, come trascrizioni complete, in una singola interazione).
• Claude 3 Haiku e 3.5 Haiku: erano modelli leggeri ottimizzati per velocità ed efficienza. Erano ideali per applicazioni in tempo reale come riassunti, chat di base e assistenza clienti.
• Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: entrambi erano modelli equilibrati, capaci di offrire prestazioni elevate senza sacrificare la velocità. Grazie al supporto per prompt estesi e risposte lunghe, erano adatti a diversi casi d'uso aziendali.
• Claude 3 Opus: era un modello ad alte prestazioni progettato per attività complesse che richiedono molto ragionamento. Pur essendo più lento e dispendioso in termini di risorse, Opus forniva risposte dettagliate e accurate, rivelandosi adatto alla ricerca, alla pianificazione strategica e al lavoro creativo.
• Claude 3.7 Sonnet: È stato il modello Claude più avanzato fino al lancio di Claude 4. Ha introdotto una modalità di ragionamento esteso per fornire risposte più approfondite, ha migliorato la coerenza nelle attività più lunghe ed era ideale per la programmazione avanzata, le analisi dettagliate e la scrittura di testi lunghi.

Alla scoperta di Claude 4 di Anthropic#

Claude 4 cambia il modo di concepire la progettazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni per la gestione di attività complesse e prolungate. Invece di concentrarsi esclusivamente sulla velocità o sulla qualità dei risultati, gli ultimi modelli di Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, puntano a supportare il ragionamento prolungato, una gestione migliore del contesto e prestazioni più affidabili.

Per esempio, i modelli Claude 4 ragionano con più attenzione ed evitano scorciatoie o espedienti per portare a termine le attività. Infatti, rispetto a versioni precedenti come Sonnet 3.7, hanno una probabilità inferiore del 65% di farlo.

Un'altra funzionalità fondamentale presente in entrambi i modelli è il ragionamento esteso, che consente loro di fermarsi e valutare diversi passaggi prima di rispondere. Questo rende Claude 4 particolarmente utile nelle situazioni in cui è importante ragionare con attenzione, passo dopo passo, come affrontare attività con percorsi ramificati, pianificare processi articolati in più fasi o scrivere contenuti strutturati.

Inoltre, Claude Opus 4 introduce capacità di memoria migliorate. Quando gli sviluppatori consentono l'accesso ai file locali, il modello può creare e consultare file di memoria persistenti per tenere traccia dei dettagli importanti tra una sessione e l'altra.

Entrambi i modelli sono inoltre progettati per funzionare con strumenti esterni. Claude 4 può connettersi ad API e file system tramite un protocollo chiamato Model Context Protocol (MCP). Questo permette agli sviluppatori di creare sistemi di IA capaci di generare risposte, interagire con dati del mondo reale, eseguire attività in background o usare strumenti personalizzati all'interno di un flusso di lavoro.

Applicazioni del modello di IA Claude 4#

Concetti come l'IA agentica e il Model Context Protocol sono fondamentali per l'uso previsto di Claude 4. Questi modelli non sono progettati solo per rispondere ai prompt: sono pensati per affrontare attività più articolate, connettersi agli strumenti e operare all'interno di sistemi più ampi.

Scopriamo ora come usare Claude 4 in applicazioni come la programmazione e l'analisi delle immagini.

Le capacità di programmazione di Claude Opus 4#

Scrivere codice chiaro e affidabile può essere difficile, a volte anche per gli sviluppatori esperti. Ecco perché la programmazione in coppia, in cui una persona scrive il codice e l'altra lo esamina, è un approccio affidabile da molti anni. Con modelli di IA come Claude Opus 4, gli sviluppatori possono ora ricevere un supporto analogo da un assistente intelligente.

Claude Opus 4 è progettato per gestire progetti di programmazione complessi. Ottiene buoni risultati in benchmark come SWE-bench, che verifica la capacità di un modello di IA di correggere bug reali nel codice open source, e Terminal-bench, che valuta come gestisce le attività in un ambiente a riga di comando. È interessante notare che Claude Opus 4 è già usato in strumenti come VS Code tramite Claude Code, dove aiuta a scrivere nuove funzioni, suggerire modifiche o correggere bug.

Fig. 3. L'interfaccia di Claude Code in VS Code.

Le capacità di visione di Claude 4#

Claude 4 non è efficace solo con testi e codice: può anche analizzare immagini. Sulla base dei modelli precedenti, ora offre capacità visive più avanzate che gli consentono di analizzare e interpretare le immagini insieme ai contenuti scritti. Supporta anche più immagini contemporaneamente, una funzionalità utile per attività come confrontare progetti, leggere grafici, riassumere diagrammi o esaminare mockup di interfacce utente.

Claude è efficace nell'interpretare contenuti visivi, ma ha dei limiti: non può riconoscere le persone, può avere difficoltà con configurazioni precise come scacchiere o orologi e non è progettato per la diagnostica medica. Per qualsiasi applicazione critica, è meglio verificare attentamente i risultati.

Se usate con attenzione, le capacità di Claude 4 nell'analisi delle immagini possono aiutare gli sviluppatori a correggere interfacce visive, gli educatori a creare materiali didattici e i ricercatori a esaminare dati visivi, rendendolo uno strumento efficace per le attività multimodali che combinano testo e immagini. I modelli Claude più recenti, come Claude Opus 5.5 e Claude Sonnet 5.5, sono confrontati con altri modelli visione-linguaggio nel rilevamento di oggetti in scenari reali sulla classifica VLM di Ultralytics.

Come provare le funzionalità di Claude 4 di Anthropic#

Ecco alcuni modi per provare Claude 4:

• Claude.ai: puoi usare Claude direttamente sul sito web di Anthropic. Sonnet 4 è disponibile con un account base, mentre per accedere a Opus 4 è necessario il piano Pro.
• API di Anthropic: gli sviluppatori possono integrare Claude nei propri strumenti o servizi tramite l'API. Sono supportati entrambi i modelli, Sonnet e Opus, e per la configurazione serve una chiave API.
• GitHub Copilot: Claude 4 è disponibile in GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 è disponibile per gli utenti a pagamento, mentre l'accesso a Opus 4 dipende dal piano specifico. Puoi usare i modelli sul sito di GitHub, in VS Code e nell'app mobile.

Fig. 4. Modelli Claude 4 su GitHub Copilot.

Claude 4 è disponibile anche su piattaforme come Amazon Bedrock e Vertex AI di Google Cloud.

Queste integrazioni semplificano l'uso del modello nelle applicazioni cloud e negli strumenti aziendali.

Punti chiave#

Claude 4 è un ottimo esempio dei progressi compiuti dai modelli di IA. Grazie a un ragionamento più efficace, a una memoria migliore e alla capacità di gestire sia testo sia immagini, è progettato per attività più complesse e concrete.

Che tu stia programmando, analizzando dati o sviluppando strumenti basati sull'IA, Claude 4 può aiutarti nelle tue attività. Con il continuo miglioramento degli LLM, strumenti come Claude diventeranno probabilmente più comuni nei flussi di lavoro quotidiani.

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