3 de junho de 2025
Explore as funcionalidades do Anthropic Claude 4, incluindo actualizações da capacidade de raciocínio, do tamanho da janela de contexto e melhorias gerais de desempenho.
Tarefas como o planeamento de uma viagem, a depuração de código, a análise de um gráfico ou o resumo de um documento jurídico requerem normalmente a utilização de diferentes ferramentas ou o conhecimento do domínio. Atualmente, graças aos recentes avanços da 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 que foi treinado para compreender e gerar linguagem humana. Aprende através da análise de grandes quantidades de texto (livros, sítios Web, conversas, etc.) para reconhecer padrões relacionados com a forma como as pessoas escrevem e falam. Uma vez treinado, um LLM pode responder a perguntas, escrever código, resumir documentos e realizar muitas outras tarefas baseadas na linguagem, muitas vezes com pouca instrução.
Uma empresa que está a construir este tipo de modelos é a Anthropic. Fundada em 2021 por um grupo de ex-funcionários da OpenAI, a Anthropic se concentra na criação de sistemas de IA que são seguros, confiáveis e fáceis de trabalhar. Seu último lançamento 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 concebido para tarefas mais complexas que requerem raciocínio profundo e concentração sustentada, como trabalhar com grandes bases de código ou realizar pesquisas aprofundadas. Num teste, até foi capaz de jogar Pokémon Red criando e referenciando os seus próprios ficheiros de memória, gerando um guia de navegação a meio do jogo para o ajudar a manter-se no caminho certo.
O Claude Sonnet 4, embora não seja tão poderoso, é mais rápido e mais eficiente, o que o torna uma escolha fiável para tarefas diárias como escrever, resumir e resolver problemas em geral. Neste artigo, veremos as principais caraterísticas do Claude 4 e onde ele está causando impacto. Vamos começar!
Antes de nos debruçarmos sobre o Claude 4 e as suas funcionalidades, vamos ver como os modelos de linguagem de grande dimensão estão a ser utilizados no mundo real.
Os LLMs mais avançados são construídos com base numa arquitetura de aprendizagem automática designada por transformador, que os ajuda a compreender as relações entre as palavras em longos pedaços de texto. Isto permite-lhes fazer mais do que apenas completar frases automaticamente - podem resumir documentos, escrever código, responder a perguntas e traduzir idiomas.
De facto, um dos principais pontos fortes das LLM é a sua flexibilidade. Uma vez treinados, podem ser utilizados para executar uma vasta gama de tarefas com pouco ou nenhum ajuste adicional. Isto torna-as úteis em aplicações que vão desde o apoio ao cliente e educação até ao desenvolvimento de software, criação de conteúdos e investigação.
À medida que a adoção da IA aumenta, os LLM estão a ajudar as equipas de serviço ao cliente a automatizar as respostas, a apoiar os estudantes com ferramentas de tutoria, a ajudar os programadores em ambientes de codificação como o VS Code e a permitir que os profissionais analisem facilmente contratos, relatórios e dados. Entretanto, alguns LLMs estão a ser integrados em agentes de IA que podem realizar tarefas em várias etapas, como planeamento, investigação ou fluxos de trabalho de escrita.
Os modelos Claude da Anthropic têm melhorado constantemente em termos de velocidade, raciocínio e capacidade geral a cada versão. Aqui está uma rápida visão geral de como a família Claude evoluiu até o Claude 4:
O Claude 4 muda a narrativa em torno da forma como os grandes modelos linguísticos são concebidos para lidar com tarefas complexas e de longa duração. Em vez de se concentrarem apenas na velocidade ou na qualidade dos resultados, os modelos mais recentes da Anthropic, o Claude Opus 4 e o Claude Sonnet 4, têm como objetivo apoiar o raciocínio sustentado, o tratamento melhorado do contexto e um desempenho mais fiável.
Por exemplo, os modelos Claude 4 pensam com mais cuidado e evitam utilizar atalhos ou truques para concluir tarefas. De facto, é 65% menos provável que o façam em comparação com versões anteriores como o Sonnet 3.7.
Outra caraterística fundamental de ambos os modelos é o pensamento alargado, que lhes permite fazer uma pausa e considerar vários passos antes de responder. Isto torna o Claude 4 especialmente útil em situações em que o raciocínio ponderado e passo a passo é importante, como a navegação em tarefas ramificadas, o planeamento de processos em várias fases ou a escrita de conteúdos estruturados.
Além disso, o Claude Opus 4 introduz capacidades de memória melhoradas. Quando os programadores fornecem acesso a ficheiros locais, o modelo pode criar e referenciar ficheiros de memória persistentes para manter o registo de detalhes importantes em todas as sessões.
Ambos os modelos também são construídos para trabalhar com ferramentas externas. O Claude 4 pode ligar-se a APIs e sistemas de ficheiros utilizando um conceito denominado Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Isto permite aos programadores criar sistemas de IA que podem gerar respostas, interagir com dados do mundo real, executar tarefas em segundo plano ou utilizar ferramentas personalizadas como parte de um fluxo de trabalho.
Conceitos como a IA agêntica e o protocolo de contexto de modelo são fundamentais para a forma como o Claude 4 deve ser utilizado. Estes modelos não foram concebidos apenas para responder a pedidos - foram concebidos para assumir tarefas mais complexas, ligar-se a ferramentas e funcionar como parte de sistemas maiores.
De seguida, vamos explorar a forma como o Claude 4 pode ser utilizado em aplicações como a codificação e a análise de imagens.
Escrever código limpo e fiável pode, por vezes, ser um desafio, 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 fiável durante 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 projectos de codificação complexos. Obtém bons resultados em testes de referência como o SWE-bench, que verifica a capacidade de um modelo de IA para corrigir erros reais em código-fonte aberto, 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.
O Claude 4 não é apenas bom com texto e código; também pode analisar imagens. Com base em modelos anteriores, ele agora tem recursos visuais mais fortes que permitem analisar e interpretar imagens juntamente com conteúdo escrito. Também suporta várias imagens ao mesmo tempo, o que é útil para tarefas como comparar designs, ler gráficos, resumir diagramas ou rever maquetas de interfaces de utilizador.
Embora o Claude seja bom a interpretar imagens, tem limites: não consegue reconhecer pessoas, pode ter dificuldades com layouts exactos, como tabuleiros de xadrez ou relógios, e não foi concebido para diagnósticos médicos. Para qualquer caso de utilização crítica, é melhor verificar novamente os resultados.
Utilizadas com cuidado, as capacidades de imagem do Claude 4 podem ajudar os programadores a depurar interfaces visuais, os educadores a criar materiais didácticos e os investigadores a analisar dados visuais - tornando-o uma ferramenta de impacto para tarefas multimodais que combinam texto e imagens.
Eis algumas formas de experimentar o Claude 4:
O Claude 4 também está disponível em plataformas como a Amazon Bedrock e a Vertex AI da Google Cloud.
Estas integrações facilitam a utilização do modelo em aplicações na nuvem e ferramentas empresariais.
O Claude 4 é um ótimo exemplo de como os modelos de IA evoluíram. Com um raciocínio mais forte, melhor memória e a capacidade de lidar com texto e imagens, foi concebido para trabalhos mais complexos e reais.
Quer esteja a codificar, a analisar dados ou a criar ferramentas alimentadas por IA, o Claude 4 pode apoiar as suas tarefas. À medida que os LLMs continuam a melhorar, ferramentas como o Claude provavelmente se tornarão mais comuns nos fluxos de trabalho diários.
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