Recursos 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 o uso de ferramentas diferentes ou conhecimentos especializados. Hoje, graças aos avanços recentes da IA, um único modelo de linguagem de grande porte (LLM) pode ajudar em todas essas tarefas.

Um LLM é um tipo de modelo de IA treinado para entender e gerar linguagem humana. Ele aprende analisando grandes quantidades de texto (livros, sites, conversas e muito mais) para reconhecer padrões relacionados à maneira como as pessoas escrevem e falam. Depois de treinado, um LLM pode responder a perguntas, escrever código, resumir documentos e realizar muitas outras tarefas linguísticas, geralmente com poucas instruções.

A Anthropic é uma das empresas que desenvolve este tipo de modelo. Fundada em 2021 por um grupo de antigos funcionários da OpenAI, a Anthropic concentra-se na criação de sistemas de IA seguros, confiáveis e fáceis de usar. No momento da redação deste artigo, 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 desenvolvido para tarefas mais complexas que exigem raciocínio aprofundado e concentração prolongada, como trabalhar com grandes bases de código ou realizar pesquisas detalhadas. Em um teste, ele conseguiu até jogar Pokémon Red criando e consultando seus próprios arquivos de memória e gerando um guia de navegação durante o jogo para não perder o rumo.

Fig. 1 Exemplo do Claude 4 jogando Pokémon.

Embora não seja tão poderoso, o Claude Sonnet 4 é mais rápido e eficiente, o que o torna uma opção confiável para tarefas do dia a dia, como escrever, resumir e resolver problemas gerais. Neste artigo, vamos conhecer os principais recursos do Claude 4 e as áreas em que está a causar impacto.

Visão geral dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs)#

Antes de nos aprofundarmos no Claude 4 e em seus recursos, vamos ver como os modelos de linguagem de grande porte são usados no mundo real.

A maioria dos LLMs modernos baseia-se numa arquitetura de aprendizado de máquina chamada Transformer, que os ajuda a compreender as relações entre palavras em textos extensos. Isso permite que façam mais do que apenas completar frases: podem resumir documentos, escrever código, responder a perguntas e traduzir idiomas.

Na verdade, um dos principais pontos fortes dos LLMs é a flexibilidade. Depois de treinados, eles podem realizar uma ampla variedade de tarefas com pouco ou nenhum ajuste adicional. Isso os torna úteis em aplicações que vão do atendimento ao cliente e da educação ao desenvolvimento de software, à criação de conteúdo e à pesquisa.

Fig. 2 Casos de uso de modelos de linguagem de grande porte.

À medida que a adoção da IA aumenta, os LLMs ajudam as equipes de atendimento ao cliente a automatizar respostas, dão suporte aos estudantes com ferramentas de tutoria, auxiliam desenvolvedores em ambientes de programação como o VS Code e permitem que profissionais analisem contratos, relatórios e dados com facilidade. Enquanto isso, alguns LLMs estão sendo integrados a agentes de IA capazes de realizar tarefas com várias etapas, como planejamento, pesquisa ou fluxos de trabalho de redação.

A evolução dos LLMs Claude#

A cada lançamento, os modelos Claude da Anthropic têm melhorado constantemente em velocidade, raciocínio e capacidade geral. Veja uma visão geral rápida da evolução da família Claude até o 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 a janelas de contexto 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, chats básicos e atendimento ao cliente.
• Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: ambos eram modelos equilibrados, com alto desempenho sem abrir mão da velocidade. Com suporte a prompts extensos e respostas longas, esses modelos eram adequados para diversos casos de uso empresariais.
• Claude 3 Opus: era um modelo de alto desempenho projetado para tarefas complexas que exigem muito raciocínio. Embora fosse mais lento e exigisse mais recursos, o Opus fornecia respostas detalhadas e precisas, sendo adequado para pesquisa, estratégia e trabalho criativo.
• Claude 3.7 Sonnet: Foi o modelo Claude mais avançado até ao lançamento do Claude 4. Introduziu um modo de raciocínio prolongado para respostas mais aprofundadas, melhorou a consistência em tarefas mais longas e era ideal para programação avançada, análise detalhada e textos extensos.

Conheça o Claude 4 da Anthropic#

O Claude 4 muda a forma como se pensa o desenvolvimento de modelos de linguagem de grande porte 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, buscam oferecer raciocínio contínuo, melhor gerenciamento de contexto e desempenho mais confiável.

Por exemplo, os modelos Claude 4 raciocinam com mais cuidado e evitam atalhos ou truques para concluir tarefas. Na verdade, têm 65% menos probabilidade de fazer isso do que versões anteriores, como o Sonnet 3.7.

Outro recurso importante presente nos dois modelos é o raciocínio estendido, que permite pausar e considerar várias etapas antes de responder. Isso torna o Claude 4 especialmente útil em situações nas quais o raciocínio cuidadoso, etapa por etapa, é importante, como percorrer tarefas com ramificações, planejar processos em várias etapas ou escrever conteúdo estruturado.

Além disso, o Claude Opus 4 apresenta recursos de memória aprimorados. Quando os desenvolvedores dão acesso a arquivos locais, o modelo pode criar e consultar arquivos de memória persistentes para acompanhar detalhes importantes entre sessões.

Os dois modelos também foram desenvolvidos para trabalhar com ferramentas externas. O Claude 4 pode se conectar a APIs e sistemas de arquivos usando um conceito chamado Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). Isso permite que os desenvolvedores criem sistemas de IA capazes de 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 IA agêntica e o Protocolo de Contexto do Modelo são fundamentais para a forma como o Claude 4 deve ser usado. Esses modelos não foram desenvolvidos apenas para responder a prompts: eles foram projetados para assumir tarefas mais complexas, conectar-se a ferramentas e operar como parte de sistemas maiores.

A seguir, vamos explorar como o Claude 4 pode ser usado em aplicações como programação e análise de imagens.

Conheça os recursos de programação do Claude Opus 4#

Escrever código limpo e confiável pode ser um desafio, mesmo para desenvolvedores experientes. Por isso, a programação em dupla, em que uma pessoa escreve e outra revisa, é uma prática confiável há muitos anos. Com modelos de IA como o Claude Opus 4, os desenvolvedores agora podem contar com suporte semelhante de um assistente inteligente.

O Claude Opus 4 foi desenvolvido para lidar com projetos complexos de programação. Ele apresenta bons resultados em benchmarks como o SWE-bench, que avalia a capacidade de um modelo de IA de corrigir bugs reais em código de código aberto, e o Terminal-bench, que testa como o modelo lida com tarefas em um ambiente de linha de comando. Curiosamente, o Claude Opus 4 já está sendo usado em ferramentas como o VS Code por meio do Claude Code, onde ajuda em tarefas como escrever novas funções, sugerir edições ou corrigir bugs.

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

Recursos de visão do Claude 4#

O Claude 4 não é bom apenas com texto e código: também consegue analisar imagens. Com base nos modelos anteriores, agora oferece capacidades visuais mais avançadas, que lhe permitem analisar e interpretar imagens juntamente com conteúdo escrito. Também oferece suporte a várias imagens de uma só vez, o que é útil para tarefas como comparar designs, ler gráficos, resumir diagramas ou analisar protótipos de interfaces de utilizador.

Embora o Claude seja bom em interpretar conteúdo visual, ele tem algumas limitações: não consegue reconhecer pessoas, pode ter dificuldades com layouts exatos, como tabuleiros de xadrez ou relógios, e não foi desenvolvido para diagnósticos médicos. Em qualquer caso de uso crítico, é melhor verificar novamente os resultados.

Quando usadas com critério, as capacidades de imagem do Claude 4 podem ajudar programadores a depurar interfaces visuais, educadores a criar materiais didáticos e investigadores a analisar dados visuais, tornando-o uma ferramenta valiosa para tarefas multimodais que combinam texto e imagens. Modelos Claude mais recentes, como o Claude Opus 5.5 e o Claude Sonnet 5.5, são comparados com outros modelos de linguagem visual na deteção de objetos do mundo real no Ultralytics VLM Leaderboard.

Como experimentar os recursos do Claude 4 da Anthropic#

Veja algumas maneiras de experimentar o Claude 4:

• Claude.ai: você pode usar o Claude diretamente no site da Anthropic. O Sonnet 4 está disponível com uma conta básica, enquanto o Opus 4 exige acesso pelo plano Pro.
• API da Anthropic: os desenvolvedores podem integrar o Claude às próprias ferramentas ou serviços usando a API. Os dois modelos, Sonnet e Opus, são compatíveis, e a configuração exige 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 plano específico. Os modelos podem ser usados 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 do Google Cloud.

Essas integrações facilitam o uso do modelo em aplicações na nuvem e ferramentas empresariais.

Principais conclusões#

O Claude 4 é um ótimo exemplo do quanto os modelos de IA evoluíram. Com raciocínio mais avançado, memória aprimorada e capacidade para lidar tanto com texto quanto com imagens, ele foi desenvolvido para trabalhos mais complexos do mundo real.

Seja para programar, analisar dados ou desenvolver ferramentas com tecnologia de IA, o Claude 4 pode ajudar nas suas tarefas. À medida que os LLMs continuam evoluindo, ferramentas como o Claude provavelmente se tornarão mais comuns nos fluxos de trabalho cotidianos.

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