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Explore os recursos do Claude 4 da Anthropic, incluindo atualizações na capacidade de raciocínio, tamanho da janela de contexto e melhorias gerais de desempenho.
Tarefas como planejar uma viagem, depurar código, analisar um gráfico ou resumir um documento legal normalmente exigem o uso de diferentes ferramentas ou ter conhecimento especializado. Hoje em dia, graças aos recentes avanços da IA, um único modelo de linguagem grande (LLM) pode ajudar em todas essas tarefas.
Um LLM é um tipo de modelo de IA que foi treinado para entender e gerar linguagem humana. Ele aprende analisando vastas quantidades de texto (livros, sites, conversas e muito mais) para reconhecer padrões relacionados à forma como as pessoas escrevem e falam. Uma vez treinado, um LLM pode responder a perguntas, escrever código, resumir documentos e executar muitas outras tarefas baseadas em linguagem, muitas vezes com pouca instrução.
Uma empresa que constrói este tipo de modelos é a Anthropic. Fundada em 2021 por um grupo de antigos funcionários da OpenAI, a Anthropic concentra-se na criação de sistemas de IA que sejam seguros, fiáveis e fáceis de trabalhar. O seu lançamento mais recente é a família de modelos Claude 4, que inclui duas versões: Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4.
Lançado em 22 de maio de 2025, o Claude Opus 4 foi construído para tarefas mais complexas que exigem raciocínio profundo e foco sustentado, como trabalhar com grandes bases de código ou conduzir pesquisas aprofundadas. Em um teste, ele foi até capaz de jogar Pokémon Red criando e referenciando seus próprios arquivos de memória, gerando um guia de navegação no meio do jogo para ajudá-lo a se manter no caminho certo.
Claude Sonnet 4, embora não seja tão poderoso, é mais rápido e eficiente, tornando-o uma escolha confiável para tarefas diárias como escrever, resumir e resolver problemas em geral. Neste artigo, vamos dar uma olhada nos principais recursos do Claude 4 e onde ele está causando impacto. Vamos começar!
Uma visão geral dos modelos de linguagem grandes (LLMs)
Antes de nos aprofundarmos no Claude 4 e em seus recursos, vamos analisar como os grandes modelos de linguagem estão sendo usados no mundo real.
A maioria dos LLMs de ponta são construídos sobre uma arquitetura de aprendizado de máquina chamada transformer, que os ajuda a entender as relações entre as palavras em longos trechos de texto. Isso possibilita que eles façam mais do que apenas completar frases - eles podem resumir documentos, escrever código, responder a perguntas e traduzir idiomas.
De fato, uma força fundamental dos LLMs é sua flexibilidade. Uma vez treinados, eles podem ser usados para executar uma ampla gama de tarefas com pouco ou nenhum ajuste adicional. Isso os torna úteis em aplicações que vão desde suporte ao cliente e educação até desenvolvimento de software, criação de conteúdo e pesquisa.
Fig 2. Casos de uso de modelos de linguagem grandes.
À medida que a adoção da IA aumenta, os LLMs estão a ajudar as equipas de atendimento ao cliente a automatizar respostas, a apoiar estudantes com ferramentas de tutoria, a auxiliar programadores em ambientes de codificação como o VS Code e a permitir que os profissionais analisem contratos, relatórios e dados facilmente. Entretanto, alguns LLMs estão a ser integrados em agentes de IA que podem realizar tarefas de várias etapas, como planeamento, pesquisa ou fluxos de trabalho de escrita.
A evolução dos LLMs Claude
Os modelos Claude da Anthropic têm melhorado constantemente em termos de velocidade, raciocínio e capacidade geral a cada lançamento. Aqui está uma visão geral rápida de como a família Claude evoluiu até o Claude 4:
Claude Instant 1.2, 2 e 2.1: Esses modelos iniciais foram projetados para respostas rápidas e econômicas. O Claude 2.1 introduziu suporte para contextos de 200.000 tokens (o que significa que poderia lidar com entradas longas, como transcrições completas, em uma única interação).
Claude 3 Haiku e 3.5 Haiku: Eram modelos leves otimizados para velocidade e eficiência. Eram ideais para aplicações em tempo real, como sumarização, chat básico e suporte ao cliente.
Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: Ambos eram modelos equilibrados que ofereciam forte desempenho sem sacrificar a velocidade. Com suporte para prompts grandes e saídas longas, esses modelos eram adequados para vários casos de uso de negócios.
Claude 3 Opus: Era um modelo de alto desempenho projetado para tarefas complexas e com uso intensivo de raciocínio. Embora mais lento e com uso mais intensivo de recursos, o Opus fornecia respostas detalhadas e precisas, tornando-o uma boa opção para pesquisa, estratégia e trabalho criativo.
Claude 3.7 Sonnet: Era o modelo Claude mais avançado até o lançamento do Claude 4. Ele introduziu um modo de pensamento estendido para respostas mais aprofundadas, melhorou a consistência em tarefas mais longas e era ideal para programação avançada, análise detalhada e redação de textos longos.
Conhecendo o Claude 4 da Anthropic
Claude 4 muda a narrativa sobre como os grandes modelos de linguagem são projetados para lidar com tarefas complexas e de longa duração. Em vez de se concentrar apenas na velocidade ou na qualidade da saída, os modelos mais recentes da Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, visam suportar o raciocínio sustentado, o manuseio aprimorado do contexto e um desempenho mais confiável.
Por exemplo, os modelos Claude 4 pensam com mais cuidado e evitam usar atalhos ou truques para concluir as tarefas. Na verdade, eles são 65% menos propensos a fazê-lo em comparação com versões anteriores, como o Sonnet 3.7.
Outra característica fundamental em ambos os modelos é o pensamento estendido, que permite que eles pausem e considerem várias etapas antes de responder. Isso torna o Claude 4 especialmente útil em situações onde o raciocínio ponderado, passo a passo, é importante, como navegar em tarefas de ramificação, planejar processos de vários estágios ou escrever conteúdo estruturado.
Além disso, o Claude Opus 4 introduz capacidades de memória aprimoradas. Quando os desenvolvedores fornecem acesso a arquivos locais, o modelo pode criar e referenciar arquivos de memória persistente para manter o controle dos principais detalhes entre as sessões.
Ambos os modelos também são construídos para funcionar com ferramentas externas. O Claude 4 pode se conectar a APIs e sistemas de arquivos usando um conceito chamado Model Context Protocol (MCP). Isso permite que os desenvolvedores criem sistemas de IA que podem gerar respostas, interagir com dados do mundo real, executar tarefas em segundo plano ou usar ferramentas personalizadas como parte de um fluxo de trabalho.
Aplicações do modelo de IA Claude 4
Conceitos como a IA agentic e o Protocolo de Contexto do Modelo são fundamentais para a forma como o Claude 4 deve ser usado. Estes modelos não são apenas construídos para responder a prompts - são projetados para assumir tarefas mais complexas, conectar-se com ferramentas e operar como parte de sistemas maiores.
Em seguida, vamos explorar como o Claude 4 pode ser usado em aplicações como codificação e análise de imagem.
Uma análise das capacidades de codificação do Claude Opus 4
Escrever código limpo e confiável pode ser desafiador às vezes, mesmo para desenvolvedores experientes. É por isso que a programação em par, onde uma pessoa escreve e a outra revisa, tem sido uma abordagem confiável por muitos anos. Com modelos de IA como o Claude Opus 4, os desenvolvedores agora podem obter suporte semelhante de um assistente inteligente.
Claude Opus 4 foi construído para lidar com projetos de codificação complexos. Ele tem um bom desempenho em benchmarks como o SWE-bench, que verifica o quão bem um modelo de IA pode corrigir bugs reais em código de código aberto, e o Terminal-bench, que testa como ele lida com tarefas em um ambiente de linha de comando. Curiosamente, Claude Opus 4 já está sendo usado em ferramentas como o VS Code através do Claude Code, onde ajuda em tarefas como escrever novas funções, sugerir edições ou corrigir bugs.
Claude 4 não é bom apenas com texto e código; ele também pode analisar imagens. Com base em modelos anteriores, agora ele tem capacidades visuais mais fortes que permitem analisar e interpretar imagens juntamente com conteúdo escrito. Ele também suporta várias imagens ao mesmo tempo, o que é útil para tarefas como comparar designs, ler gráficos, resumir diagramas ou revisar maquetes de interface do usuário.
Embora Claude seja bom em interpretar recursos visuais, ele tem limites: não consegue reconhecer pessoas, pode ter dificuldades com layouts exatos, como tabuleiros de xadrez ou relógios, e não foi projetado para diagnósticos médicos. Para quaisquer casos de uso críticos, é melhor verificar novamente suas saídas.
Quando usadas de forma ponderada, as capacidades de imagem do Claude 4 podem ajudar desenvolvedores a depurar interfaces visuais, educadores a criar materiais de aprendizagem e pesquisadores a analisar dados visuais, tornando-o uma ferramenta impactante para tarefas multimodais que combinam texto e imagens.
Como experimentar os recursos do Anthropic Claude 4
Aqui estão algumas maneiras de experimentar o Claude 4:
Claude.ai: Você pode usar Claude diretamente no site da Anthropic. Sonnet 4 está disponível com uma conta básica, enquanto Opus 4 requer acesso através do nível Pro.
API Anthropic: Os desenvolvedores podem integrar o Claude em suas próprias ferramentas ou serviços usando a API. Ambos os modelos, Sonnet e Opus, são suportados, e a configuração requer uma chave de API.
GitHub Copilot: Claude 4 está disponível no GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 está disponível para usuários pagos, enquanto o acesso ao Opus 4 depende do seu plano específico. Os modelos podem ser usados dentro do site do GitHub, VS Code e no aplicativo móvel.
Claude 4 também está disponível em plataformas como Amazon Bedrock e Vertex AI do Google Cloud.
Essas integrações facilitam o uso do modelo em aplicações na nuvem e ferramentas corporativas.
Principais conclusões
Claude 4 é um ótimo exemplo de quão longe os modelos de IA chegaram. Com raciocínio mais forte, melhor memória e a capacidade de lidar com texto e imagens, ele foi construído para trabalhos mais complexos e do mundo real.
Seja você codificando, analisando dados ou construindo ferramentas baseadas em IA, o Claude 4 pode auxiliar em suas tarefas. À medida que os LLMs continuam a melhorar, ferramentas como o Claude provavelmente se tornarão mais comuns nos fluxos de trabalho diários.
