Le funzionalità di Claude 4 di Anthropic: novità e miglioramenti

Attività come pianificare un viaggio, eseguire il debug del codice, analizzare un grafico o riassumere un documento legale richiedono in genere l'uso di strumenti diversi o competenze specifiche del settore. Oggi, grazie ai recenti progressi dell'AI, un singolo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può aiutarti in tutte queste attività.

Un LLM è un tipo di modello di AI addestrato per comprendere e generare il linguaggio umano. Impara analizzando enormi quantità di testo (libri, siti web, conversazioni e altro) per riconoscere gli schemi relativi al 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 questo tipo di modelli. Fondata nel 2021 da un gruppo di ex dipendenti di OpenAI, Anthropic si concentra sulla creazione di sistemi di AI sicuri, affidabili e facili da usare. Il suo ultimo prodotto 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 grandi basi di codice o condurre ricerche approfondite. In un test, è persino riuscito a giocare a Pokémon Rosso creando e consultando i propri file di memoria e generando, durante la partita, una guida alla navigazione per rimanere sulla strada giusta.

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

Claude Sonnet 4, pur essendo meno potente, è più veloce ed efficiente, il che lo rende una scelta affidabile per le attività quotidiane come scrivere, riassumere e risolvere problemi generici. In questo articolo esamineremo le principali funzionalità di Claude 4 e il loro impatto. Iniziamo!

Panoramica dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)#

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

La maggior parte degli LLM più avanzati 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 più che completare automaticamente le frasi: possono riassumere documenti, scrivere codice, rispondere a domande e tradurre le lingue.

In effetti, uno dei principali punti di forza degli LLM è la loro flessibilità. Una volta addestrati, possono essere utilizzati per svolgere un'ampia gamma di attività con un tuning aggiuntivo minimo o nullo. Questo li rende utili in applicazioni che spaziano dall'assistenza clienti e dall'istruzione allo sviluppo software, alla creazione di contenuti e alla ricerca.

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

Con l'aumentare dell'adozione dell'AI, gli LLM aiutano i team del servizio clienti ad automatizzare le risposte, supportano gli studenti con strumenti di tutoraggio, assistono gli sviluppatori negli ambienti di programmazione come VS Code e permettono ai professionisti di analizzare facilmente contratti, report e dati. Nel frattempo, alcuni LLM vengono integrati in agenti di AI in grado di svolgere attività articolate in più passaggi, come pianificare, fare ricerche o creare flussi di lavoro di scrittura.

L'evoluzione degli LLM Claude#

I modelli Claude di Anthropic sono migliorati costantemente in termini di velocità, capacità di ragionamento e funzionalità complessive a ogni rilascio. 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 e convenienti. Claude 2.1 ha introdotto il supporto per contesti da 200.000 token (ovvero poteva 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 la sintesi, le chat di base e l'assistenza clienti.
• Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: entrambi erano modelli equilibrati che offrivano prestazioni elevate senza sacrificare la velocità. Grazie al supporto per prompt ampi e output lunghi, questi modelli erano adatti a diversi casi d'uso aziendali.
• Claude 3 Opus: era un modello ad alte prestazioni progettato per attività complesse e a forte componente di ragionamento. Sebbene fosse più lento e richiedesse più risorse, Opus forniva risposte dettagliate e accurate, rivelandosi adatto alla ricerca, alla strategia e al lavoro creativo.
• Claude 3.7 Sonnet: era il modello Claude più avanzato fino al lancio di Claude 4. Ha introdotto una modalità di pensiero esteso per risposte più approfondite, ha migliorato la coerenza nelle attività più lunghe ed era ideale per la programmazione avanzata, l'analisi dettagliata e la scrittura di testi lunghi.

Conoscere 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 dell'output, gli ultimi modelli di Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, puntano a offrire ragionamento prolungato, una gestione del contesto migliorata e prestazioni più affidabili.

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

Un'altra funzionalità fondamentale di entrambi i modelli è il pensiero esteso, che consente loro di fermarsi e valutare più passaggi prima di rispondere. Questo rende Claude 4 particolarmente utile nelle situazioni in cui è importante un ragionamento ponderato e graduale, come gestire attività ramificate, pianificare processi in più fasi o scrivere contenuti strutturati.

Claude Opus 4 introduce inoltre capacità di memoria migliorate. Quando gli sviluppatori forniscono 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 lavorare con strumenti esterni. Claude 4 può connettersi alle API e ai file system utilizzando un concetto chiamato Protocollo del contesto del modello (MCP). Questo consente agli sviluppatori di creare sistemi di AI 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 AI Claude 4#

Concetti come l'AI agentica e il Protocollo del contesto del modello sono centrali per il modo in cui Claude 4 è pensato per essere utilizzato. Questi modelli non sono progettati solo per rispondere ai prompt: sono pensati per affrontare attività più articolate, connettersi agli strumenti e operare come parte di sistemi più ampi.

Vediamo ora 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 può essere talvolta difficile, anche per gli sviluppatori esperti. Per questo il pair programming, in cui una persona scrive e l'altra esegue la revisione, è da molti anni un approccio affidabile. Con modelli di AI come Claude Opus 4, gli sviluppatori possono ora ricevere un supporto simile da un assistente intelligente.

Claude Opus 4 è progettato per gestire progetti di programmazione complessi. Ottiene buoni risultati su benchmark come SWE-bench, che verifica quanto bene un modello di AI riesca a correggere bug reali nel codice open source, e Terminal-bench, che testa come gestisce le attività in un ambiente a riga di comando. È interessante notare che Claude Opus 4 è già utilizzato in strumenti come VS Code tramite Claude Code, dove aiuta in attività come 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 bravo solo con il testo e il codice: può anche analizzare immagini. Sulla base dei modelli precedenti, dispone ora di capacità visive più avanzate che gli consentono di analizzare e interpretare le immagini insieme ai contenuti scritti. Supporta inoltre più immagini contemporaneamente, una funzione utile per attività come confrontare progetti, leggere grafici, riassumere diagrammi o esaminare mockup di interfacce utente.

Sebbene Claude sia efficace nell'interpretare gli elementi visivi, presenta alcuni limiti: non può riconoscere le persone, può avere difficoltà con layout precisi come le scacchiere o gli orologi e non è progettato per la diagnostica medica. Per qualsiasi caso d'uso critico, è consigliabile verificare attentamente i suoi output.

Se utilizzate con criterio, le capacità di Claude 4 nell'analisi delle immagini possono supportare gli sviluppatori nel debug delle interfacce visive, gli educatori nella creazione di materiali didattici e i ricercatori nell'esame di dati visivi, rendendolo uno strumento efficace per le 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 usare Claude direttamente sul sito web di Anthropic. Sonnet 4 è disponibile con un account base, mentre per Opus 4 è necessario accedere tramite il piano Pro.
• API di Anthropic: 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 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 semplificano l'utilizzo del modello nelle applicazioni cloud e negli strumenti aziendali.

Punti chiave#

Claude 4 è un ottimo esempio dei progressi raggiunti dai modelli di AI. Grazie a capacità di ragionamento più solide, una memoria migliorata e la possibilità di gestire sia testo sia immagini, è progettato per attività più complesse e concrete.

Che tu stia programmando, analizzando dati o creando strumenti basati sull'AI, Claude 4 può supportarti nelle tue attività. Con il continuo miglioramento degli LLM, è probabile che strumenti come Claude diventino sempre più comuni nei flussi di lavoro quotidiani.

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