Funzionalità di Claude 4 di Anthropic: cosa c'è di nuovo e migliorato

Attività come la pianificazione di un viaggio, il debug del codice, l'analisi di un grafico o il riassunto di un documento legale richiedono tipicamente l'uso di diversi strumenti o competenze specifiche di dominio. Oggi, grazie ai recenti progressi dell'IA, un singolo large language model (LLM) può assistere in tutte queste attività.

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

Un'azienda che sviluppa questo tipo di modelli è Anthropic. 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. La loro ultima release 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 pensato per attività più complesse che richiedono un ragionamento profondo e un'attenzione prolungata, come lavorare su grandi basi di codice o condurre ricerche approfondite. In un test, è stato persino in grado di giocare a Pokémon Red creando e facendo riferimento ai propri file di memoria, generando una guida alla navigazione durante il gioco per aiutarsi a mantenere la rotta.

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

Claude Sonnet 4, pur non essendo potente quanto Opus, è più veloce ed efficiente, il che lo rende una scelta affidabile per le attività quotidiane come scrivere, riassumere e risolvere problemi generali. In questo articolo, daremo uno sguardo alle caratteristiche principali di Claude 4 e al suo impatto. Iniziamo!

Una panoramica dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)#

Prima di addentrarci in Claude 4 e nelle sue funzionalità, vediamo come i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono utilizzati nel mondo reale.

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

Infatti, un punto di forza fondamentale degli LLM è la loro flessibilità. Una volta addestrati, possono essere utilizzati per eseguire un'ampia gamma di attività con poca o nessuna regolazione aggiuntiva. Questo li rende utili in applicazioni che vanno dal supporto clienti e l'istruzione allo sviluppo di software, la creazione di contenuti e la ricerca.

Fig 2. Casi d'uso dei large language model.

Con l'aumentare dell'adozione dell'IA, gli LLM aiutano i team di assistenza clienti ad automatizzare le risposte, supportano gli studenti con strumenti di tutoraggio, assistono gli sviluppatori all'interno di ambienti di codifica come VS Code e consentono ai professionisti di esaminare facilmente contratti, report e dati. Nel frattempo, alcuni LLM vengono integrati in agenti IA in grado di eseguire attività in più fasi come la pianificazione, la ricerca o la scrittura di flussi di lavoro.

L'evoluzione degli LLM di Claude#

I modelli Claude di Anthropic sono costantemente migliorati in termini di velocità, ragionamento e capacità complessiva con ogni rilascio. Ecco una rapida panoramica di come la famiglia Claude si è evoluta fino ad arrivare a Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 e 2.1: Questi primi modelli sono stati progettati per risposte rapide ed economiche. Claude 2.1 ha introdotto il supporto per contesti da 200.000 token (il che significa che poteva gestire input lunghi, come intere trascrizioni, in un'unica interazione).
• Claude 3 Haiku e 3.5 Haiku: Erano modelli leggeri ottimizzati per velocità ed efficienza. Erano ideali per applicazioni in tempo reale come la riassunzione, la chat di base e l'assistenza clienti.
• Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: Entrambi erano modelli equilibrati che offrivano prestazioni solide senza sacrificare la velocità. Grazie al supporto per prompt di grandi dimensioni e output lunghi, questi modelli erano ben adatti a vari casi d'uso aziendali.
• Claude 3 Opus: Era un modello ad alte prestazioni progettato per attività complesse e basate sul ragionamento. Sebbene più lento e avido di risorse, Opus forniva risposte dettagliate e accurate, rendendolo ideale per la ricerca, la strategia e il lavoro creativo.
• Claude 3.7 Sonnet: È stato il modello Claude più avanzato fino al lancio di Claude 4. Ha introdotto una modalità di pensiero estesa per risposte più approfondite, una maggiore coerenza in attività più lunghe ed è stato ideale per la programmazione avanzata, l'analisi dettagliata e la scrittura in formato lungo.

Conosciamo Claude 4 di Anthropic#

Claude 4 cambia la narrativa su come i modelli linguistici di grandi dimensioni sono progettati per gestire attività complesse e a lungo termine. Piuttosto che concentrarsi esclusivamente sulla velocità o sulla qualità dell'output, gli ultimi modelli di Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, mirano a supportare il ragionamento prolungato, una migliore gestione del contesto e prestazioni più affidabili.

Ad esempio, i modelli Claude 4 riflettono con maggiore attenzione ed evitano di usare scorciatoie o trucchi per completare i compiti. A dire il vero, hanno una probabilità inferiore del 65% di farlo rispetto alle versioni precedenti come Sonnet 3.7.

Un'altra caratteristica chiave in entrambi i modelli è il pensiero esteso, che consente loro di fermarsi e considerare più passaggi prima di rispondere. Questo rende Claude 4 particolarmente utile in situazioni in cui è importante un ragionamento ponderato e passo dopo passo, come la navigazione in attività ramificate, la pianificazione di processi in più fasi o la scrittura di contenuti strutturati.

Inoltre, Claude Opus 4 introduce capacità di memoria migliorate. Quando gli sviluppatori forniscono l'accesso a file locali, il modello può creare e fare riferimento a file di memoria persistenti per tenere traccia dei dettagli chiave 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 utilizzando un concetto chiamato Model Context Protocol (MCP). Ciò consente agli sviluppatori di creare sistemi di IA in grado di generare risposte, interagire con dati del mondo reale, eseguire attività in background o utilizzare strumenti personalizzati come parte di un flusso di lavoro.

Applicazioni del modello di IA Claude 4#

Concetti come IA agentica e il Model Context Protocol sono fondamentali per il modo in cui Claude 4 è pensato per essere utilizzato. Questi modelli non sono solo progettati per rispondere ai prompt, ma sono concepiti per farsi carico di compiti più complessi, connettersi agli strumenti e operare come parte di sistemi più ampi.

Successivamente, esploriamo come Claude 4 può essere utilizzato in applicazioni come la programmazione e l'analisi delle immagini.

Uno sguardo alle capacità di programmazione di Claude Opus 4#

Scrivere codice pulito e affidabile a volte può essere difficile, anche per gli sviluppatori esperti. Ecco perché il pair programming, in cui una persona scrive e l'altra revisiona, è un approccio affidabile da molti anni. Con modelli di IA come Claude Opus 4, gli sviluppatori ora possono ottenere un supporto simile da un assistente intelligente.

Claude Opus 4 è costruito per gestire progetti di programmazione complessi. Ottiene buoni punteggi su benchmark come SWE-bench, che verifica quanto bene un modello di IA possa correggere bug reali in codice open-source, e Terminal-bench, che testa come gestisce le attività in un ambiente da riga di comando. Interessante notare che Claude Opus 4 è già utilizzato in strumenti come VS Code tramite Claude Code, dove aiuta in attività come la scrittura di nuove funzioni, il suggerimento di modifiche o la correzione di bug.

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

Capacità di visione di Claude 4#

Claude 4 non è bravo solo con il testo e il codice; può anche analizzare immagini. Basandosi sui modelli precedenti, ora possiede capacità visive più forti che gli permettono di analizzare e interpretare immagini insieme al contenuto scritto. Supporta inoltre più immagini contemporaneamente, il che risulta utile per attività come confrontare design, leggere grafici, riassumere diagrammi o esaminare mockup di interfacce utente.

Sebbene Claude sia bravo a interpretare elementi visivi, ha dei limiti: non può riconoscere le persone, potrebbe avere difficoltà con layout esatti come scacchiere o orologi e non è progettato per la diagnostica medica. Per qualsiasi caso d'uso critico, è meglio controllare sempre i suoi output.

Se utilizzato in modo ponderato, le capacità di immagine di Claude 4 possono supportare gli sviluppatori che eseguono il debug di interfacce visive, gli educatori che creano materiali didattici e i ricercatori che revisionano dati visivi, rendendolo uno strumento di impatto per attività multimodali che combinano testo e immagini.

Come provare le funzionalità di Claude 4 di Anthropic#

Ecco alcuni modi per provare Claude 4:

• Claude.ai: puoi utilizzare Claude direttamente sul sito web di Anthropic. Sonnet 4 è disponibile con un account di base, mentre Opus 4 richiede l'accesso tramite il piano Pro.
• Anthropic API: gli sviluppatori possono integrare Claude nei propri strumenti o servizi utilizzando l'API. Entrambi i modelli, Sonnet e Opus, sono supportati e la configurazione richiede 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 tuo piano specifico. I modelli possono essere utilizzati all'interno del sito di GitHub, di VS Code e dell'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 rendono più semplice l'utilizzo del modello all'interno di applicazioni cloud e strumenti aziendali.

Punti chiave#

Claude 4 è un ottimo esempio di quanto siano progrediti i modelli di IA. Con un ragionamento più forte, una memoria migliore e la capacità di gestire sia testo che immagini, è costruito per un lavoro reale più complesso.

Che tu stia programmando, analizzando dati o costruendo strumenti basati sull'IA, Claude 4 può supportare le tue attività. Poiché gli LLM continuano a migliorare, strumenti come Claude diventeranno probabilmente più comuni nei flussi di lavoro quotidiani.

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