Recursos do Claude 4 da Anthropic: O que há de novo e melhorado

Tarefas como planear uma viagem, depurar código, analisar um gráfico ou resumir um documento jurídico requerem normalmente a utilização de ferramentas diferentes ou experiência na área. Hoje em dia, graças aos recentes avanços na IA, um único large language model (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, sites, conversas e mais) 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 em linguagem, frequentemente com pouca instrução.

Uma das empresas a construir este tipo de modelos é a Anthropic. Fundada em 2021 por um grupo de antigos funcionários da OpenAI, a Anthropic foca-se na criação de sistemas de IA que sejam seguros, fiáveis e fáceis de utilizar. O seu mais recente lançamento é a família de modelos Claude 4, que inclui duas versões: Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4.

Lançado a 22 de maio de 2025, o Claude Opus 4 foi concebido para tarefas mais complexas que requerem um raciocínio profundo e foco sustentado, como trabalhar em grandes bases de código ou realizar investigação aprofundada. Num teste, foi até capaz de jogar Pokémon Red criando e consultando os seus próprios ficheiros de memória, gerando um guia de navegação durante o jogo para o ajudar a manter-se 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 mais eficiente, tornando-o uma escolha fiável para tarefas do dia-a-dia como escrever, resumir e resolver problemas gerais. Neste artigo, vamos analisar as principais funcionalidades do Claude 4 e onde este está a causar impacto. Vamos começar!

Link to this sectionUma visão geral dos large language models (LLMs)#

Antes de mergulharmos no Claude 4 e nas suas funcionalidades, vamos ver como os large language models estão a ser utilizados no mundo real.

A maioria dos LLMs de vanguarda são construídos sobre uma arquitetura de machine learning chamada transformer, que os ajuda a compreender as relações entre palavras em textos longos. Isto torna possível que façam mais do que apenas autocompletar frases - eles podem resumir documentos, escrever código, responder a perguntas e traduzir idiomas.

Na verdade, um ponto forte dos LLMs é a sua flexibilidade. Uma vez treinados, podem ser utilizados para realizar uma vasta gama de tarefas com pouco ou nenhum ajuste adicional. Isto torna-os úteis em aplicações desde o apoio ao cliente e educação até ao desenvolvimento de software, criação de conteúdos e investigação.

Fig 2. Casos de uso de large language models.

À medida que a adoção da IA aumenta, os LLMs estão a ajudar equipas de apoio ao cliente a automatizar respostas, a apoiar estudantes com ferramentas de tutoria, a assistir programadores em ambientes de código como o VS Code e a permitir que profissionais analisem contratos, relatórios e dados facilmente. Entretanto, alguns LLMs estão a ser integrados em AI agents que podem realizar tarefas de múltiplos passos, como planear, investigar ou escrever fluxos de trabalho.

Link to this sectionA evolução dos LLMs Claude#

Os modelos Claude da Anthropic têm melhorado constantemente em termos de velocidade, raciocínio e capacidade geral a cada lançamento. Aqui tens uma visão geral rápida de como a família Claude evoluiu até ao Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 e 2.1: Estes modelos iniciais foram concebidos para respostas rápidas e económicas. O Claude 2.1 introduziu suporte para contextos de 200.000 tokens (o que significa que podia lidar com 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 sumarização, chat básico 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 saídas longas, estes modelos eram adequados para vários casos de uso empresariais.
• Claude 3 Opus: Era um modelo de alto desempenho concebido para tarefas complexas e que requerem muito raciocínio. Embora mais lento e exigente em termos de recursos, o Opus entregava respostas detalhadas e precisas, tornando-o adequado para investigação, estratégia e trabalho criativo.
• Claude 3.7 Sonnet: Foi o modelo Claude mais avançado até ao lançamento do Claude 4. Introduziu um modo de pensamento estendido para respostas mais aprofundadas, melhor consistência em tarefas mais longas e era ideal para programação avançada, análise detalhada e escrita de formato longo.

Link to this sectionConhecendo o Claude 4 da Anthropic#

O Claude 4 muda a narrativa em torno de como os large language models são concebidos para lidar com tarefas complexas e de longa duração. Em vez de se concentrarem apenas na velocidade ou na qualidade da saída, os modelos mais recentes da Anthropic, o Claude Opus 4 e o Claude Sonnet 4, visam apoiar o raciocínio sustentado, um melhor manuseamento de contexto e um desempenho mais fiável.

Por exemplo, os modelos Claude 4 pensam mais cuidadosamente e evitam usar atalhos ou truques para terminar tarefas. De facto, são 65% menos propensos a fazê-lo em comparação com versões anteriores como o Sonnet 3.7.

Outra funcionalidade chave em ambos os modelos é o pensamento estendido, que lhes permite fazer uma pausa e considerar vários passos antes de responder. Isto torna o Claude 4 especialmente útil em situações onde o raciocínio ponderado passo a passo é importante, como na navegação de tarefas ramificadas, no planeamento de processos de várias fases ou na escrita de 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 persistente para acompanhar detalhes importantes ao longo das sessões.

Ambos os modelos também são concebidos para trabalhar com ferramentas externas. O Claude 4 pode ligar-se a APIs e sistemas de ficheiros utilizando um conceito chamado Model Context Protocol (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 usar ferramentas personalizadas como parte de um fluxo de trabalho.

Link to this sectionAplicações do modelo de IA Claude 4#

Conceitos como agentic AI e o Model Context Protocol são centrais para a forma como o Claude 4 deve ser utilizado. Estes modelos não foram concebidos apenas para responder a prompts - foram desenhados para assumir tarefas mais complexas, ligar-se a ferramentas e operar como parte de sistemas maiores.

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

Link to this sectionUma olhadela às capacidades de codificação do Claude Opus 4#

Escrever código limpo e fiável pode ser um desafio por vezes, mesmo para programadores experientes. É por isso que a programação a pares (pair programming), onde 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 codificação complexos. Obtém uma boa pontuação em benchmarks como o SWE-bench, que verifica o quão bem um modelo de IA consegue 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.

Link to this sectionCapacidades de visão do Claude 4#

O Claude 4 não é apenas bom com texto e código; também consegue analisar imagens. Com base em modelos anteriores, tem agora capacidades visuais mais fortes que lhe permitem analisar e interpretar imagens juntamente com conteúdo escrito. Também suporta múltiplas imagens ao mesmo tempo, o que dá jeito para tarefas como comparar designs, ler gráficos, resumir diagramas ou rever mockups de interfaces de utilizador.

Embora o Claude seja bom a interpretar elementos visuais, tem limites: não consegue reconhecer pessoas, pode ter dificuldades com layouts exatos, como tabuleiros de xadrez ou relógios, e não foi concebido para diagnósticos médicos. Para quaisquer casos de uso críticos, é melhor verificar as suas saídas.

Utilizado de forma ponderada, as capacidades de imagem do Claude 4 podem apoiar programadores a depurar interfaces visuais, educadores a criar materiais de aprendizagem e investigadores a rever dados visuais - tornando-o uma ferramenta impactante para tarefas multimodais que combinam texto e imagem.

Link to this sectionComo experimentar as funcionalidades do Anthropic Claude 4#

Aqui estão algumas formas de experimentar o Claude 4:

• Claude.ai: Podes usar o Claude diretamente no site da Anthropic. O Sonnet 4 está disponível com uma conta básica, enquanto o Opus 4 requer acesso através do plano Pro.
• Anthropic API: Os programadores podem integrar o Claude nas 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: 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 usados dentro do site do GitHub, do VS Code e da aplicação móvel.

Fig 4. Modelos Claude 4 no GitHub Copilot.

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

Estas integrações tornam mais fácil usar o modelo dentro de aplicações em nuvem e ferramentas empresariais.

Link to this sectionPrincipais pontos#

O Claude 4 é um excelente exemplo de quão longe os modelos de IA chegaram. Com um raciocínio mais forte, melhor memória e a capacidade de lidar tanto com texto como com imagens, foi construído para um trabalho mais complexo no mundo real.

Quer estejas a programar, a analisar dados ou a construir ferramentas baseadas em IA, o Claude 4 pode apoiar as tuas tarefas. À medida que os LLMs continuam a melhorar, ferramentas como o Claude tornar-se-ão provavelmente mais comuns nos fluxos de trabalho diários.

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