3 giugno 2025
Scoprite le caratteristiche di Claude 4 di Anthropic, tra cui gli aggiornamenti alla capacità di ragionamento, alle dimensioni della finestra contestuale e ai miglioramenti generali delle prestazioni.
Compiti come la pianificazione di un viaggio, il debug di un codice, l'analisi di un grafico o la sintesi di un documento legale richiedono in genere l'uso di strumenti diversi o la conoscenza di un dominio. Oggi, grazie ai recenti progressi dell'intelligenza artificiale, un singolo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può aiutare a svolgere tutti questi compiti.
Un LLM è un tipo di modello di intelligenza artificiale addestrato a comprendere e generare il linguaggio umano. Impara analizzando grandi 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 è in grado di rispondere a domande, scrivere codice, riassumere documenti ed eseguire molti altri compiti basati sul linguaggio, spesso con poche istruzioni.
Una società che costruisce 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 intelligenza artificiale sicuri, affidabili e facili da usare. L'ultima novità è la famiglia di modelli Claude 4, che comprende due versioni: Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4.
Rilasciato il 22 maggio 2025, Claude Opus 4 è costruito per compiti più complessi che richiedono un ragionamento profondo e una concentrazione prolungata, come lavorare su grandi basi di codice o condurre ricerche approfondite. In un test, è stato persino in grado di giocare a Pokémon Rosso creando e facendo riferimento ai propri file di memoria, generando una guida di navigazione a metà partita per aiutarlo a rimanere in carreggiata.
Claude Sonnet 4, pur non essendo così potente, è più veloce ed efficiente e rappresenta una scelta affidabile per le attività quotidiane come la scrittura, il riassunto e la risoluzione di problemi in generale. In questo articolo daremo un'occhiata alle caratteristiche principali di Claude 4 e alle aree in cui sta avendo un impatto. Iniziamo!
Prima di immergerci in Claude 4 e nelle sue caratteristiche, vediamo come vengono utilizzati i modelli linguistici di grandi dimensioni nel mondo reale.
La maggior parte degli LLM all'avanguardia si basa su un'architettura di apprendimento automatico chiamata trasformatore, che li aiuta a capire le relazioni tra le parole in lunghi pezzi di testo. Ciò consente loro di fare molto di più che il semplice completamento automatico delle frasi: possono riassumere documenti, scrivere codice, rispondere a domande e tradurre lingue.
In effetti, un punto di forza 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. Ciò li rende utili in applicazioni che vanno dall'assistenza ai clienti all'istruzione, dallo sviluppo di software alla creazione di contenuti e alla ricerca.
Con l'aumento dell'adozione dell'IA, le LLM aiutano i team del servizio 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 vagliare facilmente contratti, rapporti e dati. Nel frattempo, alcuni LLM sono stati integrati in agenti di intelligenza artificiale in grado di svolgere attività in più fasi come la pianificazione, la ricerca o la scrittura di flussi di lavoro.
I modelli Claude di Anthropic sono costantemente migliorati in termini di velocità, ragionamento e capacità complessiva con ogni release. Ecco una rapida panoramica di come si è evoluta la famiglia Claude fino a Claude 4:
Claude 4 cambia il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni sono progettati per gestire compiti complessi e di lunga durata. 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 un ragionamento prolungato, una migliore gestione del contesto e prestazioni più affidabili.
Ad esempio, i modelli Claude 4 pensano con più attenzione ed evitano di usare scorciatoie o trucchi per portare a termine i compiti. Rispetto alle versioni precedenti, come Sonnet 3.7, hanno il 65% di probabilità in meno di farlo.
Un'altra caratteristica fondamentale di entrambi i modelli è il pensiero esteso, che consente di soffermarsi e considerare più fasi prima di rispondere. Ciò rende Claude 4 particolarmente utile nelle situazioni in cui è importante ragionare in modo ponderato, passo dopo passo, come la navigazione in compiti ramificati, la pianificazione di processi in più fasi o la scrittura di contenuti strutturati.
Inoltre, Claude Opus 4 introduce funzionalità 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 nelle varie sessioni.
Entrambi i modelli sono costruiti per lavorare con strumenti esterni. Claude 4 può collegarsi alle API e ai 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 i dati del mondo reale, eseguire attività in background o utilizzare strumenti personalizzati come parte di un flusso di lavoro.
Concetti come l'intelligenza artificiale agenziale e il Model Context Protocol sono fondamentali per l'uso di Claude 4. Questi modelli non sono costruiti solo per rispondere a richieste, ma sono progettati per svolgere compiti più impegnativi, connettersi con strumenti e operare come parte di sistemi più ampi.
Esploriamo poi come Claude 4 possa essere utilizzato in applicazioni come la codifica e l'analisi delle immagini.
Scrivere codice pulito e affidabile può essere a volte impegnativo, anche per gli sviluppatori più esperti. Ecco perché la programmazione a coppie, in cui una persona scrive e l'altra revisiona, è un approccio affidabile da 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 costruito per gestire progetti di codifica complessi. Ha ottenuto buoni risultati in benchmark come SWE-bench, che verifica la capacità di un modello di intelligenza artificiale di risolvere 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 viene già utilizzato in strumenti come VS Code attraverso Claude Code, dove aiuta in compiti come la scrittura di nuove funzioni, il suggerimento di modifiche o la correzione di bug.
Claude 4 non è bravo solo con il testo e il codice: è in grado di analizzare anche le immagini. Sulla base dei modelli precedenti, ora dispone di maggiori capacità visive che gli consentono di analizzare e interpretare le immagini insieme ai contenuti scritti. Supporta anche più immagini contemporaneamente, il che è utile per compiti come il confronto di progetti, la lettura di grafici, la sintesi di diagrammi o la revisione di mockup di interfacce utente.
Sebbene Claude sia bravo a interpretare le immagini, ha dei limiti: non è in grado di riconoscere le persone, può avere difficoltà con layout precisi come scacchiere o orologi e non è stato progettato per la diagnostica medica. Per qualsiasi caso d'uso critico, è meglio ricontrollare i suoi risultati.
Utilizzate in modo ponderato, le capacità di Claude 4 nel campo delle immagini possono supportare gli sviluppatori nel debug delle interfacce visive, gli educatori nella creazione di materiali didattici e i ricercatori nell'analisi dei dati visivi, rendendolo uno strumento di grande impatto per le 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 facilitano l'utilizzo del modello all'interno delle applicazioni cloud e degli strumenti aziendali.
Claude 4 è un ottimo esempio dei progressi compiuti dai modelli di intelligenza artificiale. Grazie a un ragionamento più approfondito, a una memoria migliore e alla capacità di gestire sia il testo che le immagini, è in grado di svolgere lavori più complessi nel mondo reale.
Che si tratti di codifica, analisi dei dati o costruzione di strumenti basati sull'intelligenza artificiale, Claude 4 può supportare le vostre attività. Con il continuo miglioramento degli LLM, strumenti come Claude diventeranno probabilmente più comuni nei flussi di lavoro quotidiani.
Scoprite di più sull'IA nel nostro repository GitHub e fate parte della nostra comunità in crescita. Esplorate i progressi dell'IA nella vendita al dettaglio e della computer vision in agricoltura. Scoprite le nostre opzioni di licenza e date vita ai vostri progetti di Vision AI.
IT
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
TR
VI
AR
.webp)
