Funcionalidades do Claude 4 da Anthropic: novidades e melhorias

Tarefas como planear uma viagem, depurar código, analisar um gráfico ou resumir um documento jurídico normalmente exigem a utilização de ferramentas diferentes ou conhecimentos especializados. Atualmente, graças aos avanços recentes na IA, um único modelo de linguagem de grande dimensão (LLM) pode ajudar em todas estas tarefas.

Um LLM é um tipo de modelo de IA treinado para compreender e gerar linguagem humana. Aprende ao analisar grandes quantidades de texto (livros, sites, conversas e muito mais) para reconhecer padrões relacionados com a forma como as pessoas escrevem e falam. Depois de treinado, um LLM pode responder a perguntas, escrever código, resumir documentos e realizar muitas outras tarefas baseadas em linguagem, muitas vezes com poucas instruções.

Uma empresa que cria 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 seguros, fiáveis e fáceis de utilizar. 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 criado para tarefas mais complexas que exigem raciocínio profundo e concentração contínua, como trabalhar com grandes bases de código ou realizar investigação aprofundada. Num teste, conseguiu até jogar Pokémon Red criando e consultando os seus próprios ficheiros de memória e gerando um guia de navegação durante o jogo para se manter no caminho certo.

Fig. 1 Um exemplo do Claude 4 a jogar Pokémon.

O Claude Sonnet 4, embora não seja tão poderoso, é mais rápido e eficiente, o que faz dele uma opção fiável para tarefas quotidianas como escrever, resumir e resolver problemas gerais. Neste artigo, vamos analisar as principais funcionalidades do Claude 4 e o impacto que está a ter. Vamos começar!

Uma visão geral dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs)#

Antes de explorarmos o Claude 4 e as suas funcionalidades, vejamos como os modelos de linguagem de grande dimensão estão a ser utilizados no mundo real.

A maioria dos LLMs de última geração baseia-se numa arquitetura de aprendizagem automática chamada transformer, que os ajuda a compreender as relações entre palavras em textos longos. Isto permite-lhes fazer mais do que simplesmente completar frases - podem resumir documentos, escrever código, responder a perguntas e traduzir idiomas.

Na verdade, uma das principais vantagens dos LLMs é a sua flexibilidade. Depois de treinados, podem ser utilizados para realizar uma vasta gama de tarefas com pouco ou nenhum ajuste adicional. Isto torna-os úteis em aplicações que vão desde o apoio ao cliente e a educação até ao desenvolvimento de software, à criação de conteúdos e à investigação.

Fig. 2 Casos de utilização dos modelos de linguagem de grande dimensão.

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 programação como o VS Code e a permitir que profissionais analisem facilmente contratos, relatórios e dados. Entretanto, alguns LLMs estão a ser integrados em agentes de IA capazes de executar tarefas com várias etapas, como planear, investigar ou criar fluxos de trabalho de escrita.

A evolução dos LLMs Claude#

Os modelos Claude da Anthropic têm melhorado continuamente em termos de velocidade, raciocínio e capacidade geral a cada lançamento. Eis uma breve visão geral da evolução da família Claude até ao Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 e 2.1: Estes primeiros modelos foram concebidos para fornecer respostas rápidas e económicas. O Claude 2.1 introduziu suporte para contextos de 200 000 tokens (o que significa que conseguia processar entradas longas, como transcrições completas, numa 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 resumos, conversas básicas e apoio ao cliente.
• Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: Ambos eram modelos equilibrados que ofereciam um desempenho sólido sem sacrificar a velocidade. Com suporte para prompts grandes e respostas longas, estes modelos eram adequados para vários casos de utilização empresarial.
• Claude 3 Opus: Era um modelo de alto desempenho concebido para tarefas complexas e exigentes em termos de raciocínio. Embora fosse mais lento e consumisse mais recursos, o Opus fornecia respostas detalhadas e precisas, sendo adequado para investigação, estratégia e trabalho criativo.
• Claude 3.7 Sonnet: Era o modelo Claude mais avançado até ao lançamento do Claude 4. Introduziu um modo de pensamento prolongado para respostas mais aprofundadas, melhorou a consistência em tarefas mais longas e era ideal para programação avançada, análises detalhadas e escrita de formato longo.

Conhecer o Claude 4 da Anthropic#

O Claude 4 muda a perspetiva sobre a forma como os modelos de linguagem de grande dimensão são concebidos para lidar com tarefas complexas e prolongadas. Em vez de se concentrarem apenas na velocidade ou na qualidade das respostas, os modelos mais recentes da Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, procuram oferecer raciocínio contínuo, melhor gestão do contexto e um desempenho mais consistente.

Por exemplo, os modelos Claude 4 analisam as situações com mais cuidado e evitam utilizar atalhos ou truques para concluir tarefas. De facto, têm 65% menos probabilidade de o fazer em comparação com versões anteriores, como o Sonnet 3.7.

Outra funcionalidade importante de ambos os modelos é o pensamento prolongado, que lhes permite fazer uma pausa e considerar várias etapas antes de responder. Isto torna o Claude 4 especialmente útil em situações em que o raciocínio ponderado e passo a passo é importante, como navegar por tarefas ramificadas, planear processos com várias etapas ou escrever conteúdo estruturado.

Além disso, o Claude Opus 4 introduz capacidades de memória melhoradas. Quando os programadores fornecem acesso a ficheiros locais, o modelo pode criar e consultar ficheiros de memória persistentes para acompanhar detalhes importantes entre sessões.

Ambos os modelos foram também concebidos para trabalhar com ferramentas externas. O Claude 4 pode ligar-se a APIs e sistemas de ficheiros através de um conceito chamado Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). Isto permite aos programadores criar sistemas de IA capazes de gerar respostas, interagir com dados do mundo real, executar tarefas em segundo plano ou utilizar ferramentas personalizadas como parte de um fluxo de trabalho.

Aplicações do modelo de IA Claude 4#

Conceitos como a IA agentiva e o Protocolo de Contexto do Modelo são fundamentais para a forma como o Claude 4 deve ser utilizado. Estes modelos não foram concebidos apenas para responder a prompts - foram criados para assumir tarefas mais complexas, estabelecer ligação a ferramentas e funcionar como parte de sistemas de maior dimensão.

De seguida, vamos explorar como o Claude 4 pode ser utilizado em aplicações como programação e análise de imagens.

Uma análise das capacidades de programação do Claude Opus 4#

Escrever código limpo e fiável pode ser por vezes desafiante, mesmo para programadores experientes. É por isso que a programação em pares, em que uma pessoa escreve e a outra revê, tem sido uma abordagem de confiança há muitos anos. Com modelos de IA como o Claude Opus 4, os programadores podem agora obter um apoio semelhante de um assistente inteligente.

O Claude Opus 4 foi concebido para lidar com projetos de programação complexos. Obtém bons resultados em benchmarks como o SWE-bench, que verifica a capacidade de um modelo de IA para corrigir erros reais em código open source, e o Terminal-bench, que testa a forma como lida com tarefas num ambiente de linha de comandos. Curiosamente, o Claude Opus 4 já está a ser utilizado em ferramentas como o VS Code através do Claude Code, onde ajuda em tarefas como escrever novas funções, sugerir edições ou corrigir erros.

Fig. 3 A interface do Claude Code no VS Code.

As capacidades de visão do Claude 4#

O Claude 4 não é apenas bom com texto e código; também consegue analisar imagens. Com base nos modelos anteriores, dispõe agora de capacidades visuais mais avançadas que lhe permitem analisar e interpretar imagens juntamente com conteúdo escrito. Também suporta várias imagens em simultâneo, o que é útil para tarefas como comparar designs, ler gráficos, resumir diagramas ou rever maquetes de interfaces de utilizador.

Embora o Claude seja bom a interpretar elementos visuais, tem algumas limitações: não consegue reconhecer pessoas, pode ter dificuldades com disposições exatas, como tabuleiros de xadrez ou relógios, e não foi concebido para diagnósticos médicos. Em casos de utilização críticos, é melhor verificar novamente os resultados.

Quando utilizado de forma ponderada, o Claude 4 pode ajudar programadores a depurar interfaces visuais, educadores a criar materiais de aprendizagem e investigadores a rever dados visuais, tornando-se uma ferramenta relevante para tarefas multimodais que combinam texto e imagens.

Como experimentar as funcionalidades do Claude 4 da Anthropic#

Eis algumas formas de experimentar o Claude 4:

• Claude.ai: Podes utilizar o Claude diretamente no site da Anthropic. O Sonnet 4 está disponível numa conta básica, enquanto o Opus 4 requer acesso através do nível Pro.
• API da Anthropic: Os programadores podem integrar o Claude nas suas próprias ferramentas ou serviços utilizando a API. Ambos os modelos, Sonnet e Opus, são suportados, e a configuração requer uma chave de API.
• GitHub Copilot: O Claude 4 está disponível no GitHub Copilot Chat. O Sonnet 4 está disponível para utilizadores pagos, enquanto o acesso ao Opus 4 depende do teu plano específico. Os modelos podem ser utilizados no site do GitHub, no VS Code e na aplicação móvel.

Fig. 4 Modelos Claude 4 no GitHub Copilot.

O Claude 4 também está disponível em plataformas como o Amazon Bedrock e o Vertex AI da Google Cloud.

Estas integrações facilitam a utilização do modelo em aplicações na nuvem e ferramentas empresariais.

Principais conclusões#

O Claude 4 é um excelente exemplo da evolução dos modelos de IA. Com um raciocínio mais avançado, uma memória melhor e a capacidade de processar texto e imagens, foi concebido para trabalhos mais complexos do mundo real.

Quer estejas a programar, a analisar dados ou a criar ferramentas baseadas em IA, o Claude 4 pode ajudar-te nas tuas tarefas. À medida que os LLMs continuam a melhorar, é provável que ferramentas como o Claude se tornem mais comuns nos fluxos de trabalho quotidianos.

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