3 giugno 2025
Esplora le funzionalità di Claude 4 di Anthropic, inclusi gli aggiornamenti alla capacità di ragionamento, alle dimensioni della finestra di contesto e ai miglioramenti generali delle prestazioni.
Attività come la pianificazione di un viaggio, il debug del codice, l'analisi di un grafico o la sintesi di un documento legale richiedono in genere l'utilizzo di strumenti diversi o competenze specifiche. Al giorno d'oggi, grazie ai recenti progressi dell'IA, un singolo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può assistere in tutte queste attività.
Un LLM è un tipo di modello di IA che è stato addestrato per comprendere e generare il linguaggio umano. Impara analizzando grandi quantità di testo (libri, siti web, conversazioni e altro) per riconoscere i 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 sulla lingua, spesso con poche istruzioni.
Una società che costruisce questi tipi 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 versione 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 stato creato per attività più complesse che richiedono un ragionamento approfondito e un'attenzione sostenuta, come lavorare su grandi codebase 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 a metà partita per aiutarlo a rimanere in carreggiata.
Claude Sonnet 4, pur non essendo altrettanto potente, è più veloce ed efficiente, il che lo rende una scelta affidabile per attività quotidiane come la scrittura, la sintesi e la risoluzione generale dei problemi. In questo articolo, esamineremo le caratteristiche principali di Claude 4 e il suo impatto. Iniziamo!
Prima di approfondire Claude 4 e le sue funzionalità, esaminiamo come i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono utilizzati nel mondo reale.
La maggior parte degli LLM all'avanguardia sono costruiti su un'architettura di machine learning chiamata transformer, che li aiuta a comprendere le relazioni tra le parole in lunghi testi. Questo rende possibile fare di più che completare automaticamente 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 compiti con poca o nessuna messa a punto 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.
Con l'aumento dell'adozione dell'IA, gli LLM stanno aiutando i team di assistenza clienti ad automatizzare le risposte, supportando gli studenti con strumenti di tutoraggio, assistendo gli sviluppatori all'interno di ambienti di codifica come VS Code e consentendo ai professionisti di esaminare facilmente contratti, report e dati. Nel frattempo, alcuni LLM vengono integrati in agenti AI in grado di svolgere compiti in più fasi come la pianificazione, la ricerca o i flussi di lavoro di scrittura.
I modelli Claude di Anthropic sono costantemente migliorati in termini di velocità, ragionamento e capacità complessiva ad ogni rilascio. Ecco una rapida panoramica di come si è evoluta la famiglia Claude fino a Claude 4:
Claude 4 cambia la narrativa su come i modelli linguistici di grandi dimensioni sono progettati per gestire attività complesse e di lunga durata. Invece di concentrarsi esclusivamente sulla velocità o sulla qualità dell'output, gli ultimi modelli di Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, mirano a supportare un ragionamento sostenuto, una migliore gestione del contesto e prestazioni più affidabili.
Ad esempio, i modelli Claude 4 ragionano in modo più accurato ed evitano di utilizzare scorciatoie o trucchi per terminare le attività. Infatti, hanno il 65% in meno di probabilità di farlo rispetto alle versioni precedenti come Sonnet 3.7.
Un'altra caratteristica fondamentale di 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 graduale, come la gestione di attività ramificate, la pianificazione di processi a più fasi o la scrittura di contenuti strutturati.
Inoltre, Claude Opus 4 introduce funzionalità di memoria migliorate. Quando gli sviluppatori forniscono l'accesso ai file locali, il modello può creare e fare riferimento a file di memoria persistente per tenere traccia dei dettagli chiave tra le sessioni.
Entrambi i modelli sono anche 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 intelligenza artificiale 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.
Concetti come l'IA agentica e il Model Context Protocol sono fondamentali per il modo in cui Claude 4 è destinato a essere utilizzato. Questi modelli non sono costruiti solo per rispondere ai prompt, ma sono progettati per assumere compiti più complessi, connettersi con strumenti e operare come parte di sistemi più grandi.
Successivamente, esploriamo come Claude 4 può essere utilizzato in applicazioni come la codifica e l'analisi delle immagini.
Scrivere codice pulito e affidabile a volte può essere impegnativo, anche per gli sviluppatori esperti. Ecco perché la programmazione in coppia, in cui una persona scrive e l'altra esamina, è stata un approccio affidabile per molti anni. Con modelli di intelligenza artificiale come Claude Opus 4, gli sviluppatori possono ora ottenere un supporto simile da un assistente intelligente.
Claude Opus 4 è progettato per gestire progetti di codifica complessi. Ottiene buoni risultati in benchmark come SWE-bench, che verifica la capacità di un modello di intelligenza artificiale di correggere bug reali nel codice open source, e Terminal-bench, che verifica 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 con attività come la scrittura di nuove funzioni, il suggerimento di modifiche o la correzione di bug.
Claude 4 non è solo efficace con testo e codice, ma può anche analizzare immagini. Basandosi sui modelli precedenti, ora ha capacità visive più potenti che gli consentono di analizzare e interpretare le immagini insieme al contenuto scritto. Supporta anche più immagini contemporaneamente, il che è utile per attività come confrontare design, leggere grafici, riassumere diagrammi o rivedere mockup di interfacce utente.
Sebbene Claude sia bravo a interpretare le immagini, ha dei limiti: non è in grado di riconoscere le persone, potrebbe avere difficoltà con layout precisi come scacchiere o orologi e non è progettato per la diagnostica medica. Per qualsiasi caso d'uso critico, è meglio ricontrollare i suoi risultati.
Utilizzate in modo ponderato, le capacità di immagine di Claude 4 possono supportare gli sviluppatori nel debug di interfacce visive, gli educatori nella creazione di materiali didattici e i ricercatori nella revisione di dati visivi, rendendolo uno strumento di grande impatto per attività multimodali che combinano testo e immagini.
Ecco alcuni modi per provare Claude 4:
Claude 4 è disponibile anche su piattaforme come Amazon Bedrock e Vertex AI di Google Cloud.
Queste integrazioni semplificano l'utilizzo del modello all'interno di applicazioni cloud e strumenti aziendali.
Claude 4 è un ottimo esempio di quanto siano progrediti i modelli di intelligenza artificiale. Con un ragionamento più forte, una memoria migliore e la capacità di gestire sia testo che immagini, è costruito per lavori più complessi e reali.
Che tu stia programmando, analizzando dati o creando strumenti basati sull'intelligenza artificiale, Claude 4 può supportare le tue attività. Man mano che gli LLM continuano a migliorare, strumenti come Claude diventeranno probabilmente più comuni nei flussi di lavoro quotidiani.
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