Функции Claude 4 от Anthropic: что нового и улучшенного

Такие задачи, как планирование поездки, отладка кода, анализ графиков или обобщение юридического документа, обычно требуют использования различных инструментов или наличия знаний в предметной области. Сегодня, благодаря недавним достижениям в области ИИ, одна большая языковая модель (LLM) может помочь со всеми этими задачами.

LLM — это тип ИИ-модели, обученной понимать и генерировать человеческую речь. Она обучается путем анализа огромных объемов текста (книг, веб-сайтов, бесед и многого другого) для распознавания закономерностей в том, как люди пишут и говорят. После обучения LLM может отвечать на вопросы, писать код, составлять краткие версии документов и выполнять множество других задач, основанных на языке, зачастую с минимальными инструкциями.

Одной из компаний, создающих такие модели, является Anthropic. Основанная в 2021 году группой бывших сотрудников OpenAI, Anthropic фокусируется на создании безопасных, надежных и удобных в работе систем ИИ. Их последний выпуск — семейство моделей Claude 4, включающее две версии: Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4.

Выпущенная 22 мая 2025 года, Claude Opus 4 создана для более сложных задач, требующих глубоких рассуждений и концентрации внимания, таких как работа с большими кодовыми базами или проведение углубленных исследований. В одном из тестов модель даже смогла сыграть в Pokémon Red, создавая и обращаясь к собственным файлам памяти, генерируя руководство по навигации прямо во время игры, чтобы не сбиться с пути.

Рис 1. Пример игры Claude 4 в Pokémon.

Claude Sonnet 4, хотя и не столь мощная, работает быстрее и эффективнее, что делает ее надежным выбором для повседневных задач, таких как написание текстов, составление резюме и общее решение проблем. В этой статье мы рассмотрим ключевые функции Claude 4 и области, в которых она оказывает влияние. Давай начнем!

Link to this sectionОбзор больших языковых моделей (LLM)#

Прежде чем мы погрузимся в Claude 4 и ее возможности, давай разберем, как большие языковые модели используются в реальном мире.

Большинство передовых LLM построены на архитектуре машинного обучения под названием transformer, которая помогает им понимать взаимосвязи между словами в длинных фрагментах текста. Это позволяет им делать больше, чем просто автоматически завершать предложения — они могут составлять краткие версии документов, писать код, отвечать на вопросы и переводить с разных языков.

Фактически, ключевой силой LLM является их гибкость. После обучения их можно использовать для выполнения широкого спектра задач с минимальной настройкой или вообще без нее. Это делает их полезными в приложениях от поддержки клиентов и образования до разработки программного обеспечения, создания контента и исследований.

Рис 2. Варианты использования больших языковых моделей.

По мере роста внедрения ИИ, LLM помогают службам поддержки автоматизировать ответы, поддерживают студентов с помощью инструментов обучения, помогают разработчикам в средах кодинга, таких как VS Code, и позволяют профессионалам легко разбираться в контрактах, отчетах и данных. Тем временем некоторые LLM интегрируются в AI agents, которые могут выполнять многоэтапные задачи, такие как планирование, исследования или написание рабочих процессов.

Link to this sectionЭволюция LLM Claude#

Модели Claude от Anthropic постоянно совершенствовались в плане скорости, логических рассуждений и общих возможностей с каждым выпуском. Вот краткий обзор того, как эволюционировало семейство Claude вплоть до Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 и 2.1: Эти ранние модели были разработаны для экономически эффективных и быстрых ответов. Claude 2.1 представила поддержку контекстов на 200 000 токенов (это означает, что модель могла обрабатывать длинные входные данные, например, полные транскрипты, за одно взаимодействие).
• Claude 3 Haiku и 3.5 Haiku: Это были легкие модели, оптимизированные для скорости и эффективности. Они идеально подходили для приложений реального времени, таких как суммаризация, базовый чат и поддержка клиентов.
• Claude 3 Sonnet и 3.5 Sonnet: Обе модели были сбалансированными и предлагали высокую производительность без ущерба для скорости. Благодаря поддержке больших подсказок (промптов) и длинных ответов, эти модели хорошо подходили для различных бизнес-задач.
• Claude 3 Opus: Это высокопроизводительная модель, разработанная для сложных задач, требующих глубокого мышления. Хотя Opus была медленнее и требовала больше ресурсов, она выдавала подробные и точные ответы, что делало ее отличным выбором для исследований, стратегий и творческой работы.
• Claude 3.7 Sonnet: Это была самая продвинутая модель Claude до запуска Claude 4. В ней был представлен расширенный режим мышления для более глубоких ответов, улучшена согласованность при выполнении длительных задач, и она была идеальна для продвинутого программирования, детального анализа и написания длинных текстов.

Link to this sectionЗнакомство с Claude 4 от Anthropic#

Claude 4 меняет представление о том, как большие языковые модели должны справляться со сложными, длительными задачами. Вместо того чтобы фокусироваться только на скорости или качестве вывода, последние модели Anthropic, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4, направлены на поддержку устойчивого мышления, улучшенную обработку контекста и более надежную производительность.

Например, модели Claude 4 думают более тщательно и избегают использования коротких путей или уловок для завершения задач. На самом деле, они на 65% реже делают это по сравнению с более ранними версиями, такими как Sonnet 3.7.

Еще одной ключевой особенностью обеих моделей является расширенное мышление, которое позволяет им делать паузу и обдумывать несколько шагов перед ответом. Это делает Claude 4 особенно полезной в ситуациях, где важно вдумчивое, пошаговое рассуждение, например, при навигации в ветвящихся задачах, планировании многоэтапных процессов или написании структурированного контента.

Также Claude Opus 4 представляет улучшенные возможности памяти. Когда разработчики предоставляют доступ к локальным файлам, модель может создавать и использовать постоянные файлы памяти, чтобы отслеживать ключевые детали между сессиями.

Обе модели также созданы для работы с внешними инструментами. Claude 4 может подключаться к API и файловым системам с помощью концепции, называемой Model Context Protocol (MCP). Это позволяет разработчикам создавать системы ИИ, которые могут генерировать ответы, взаимодействовать с реальными данными, выполнять фоновые задачи или использовать пользовательские инструменты как часть рабочего процесса.

Link to this sectionПриложения модели ИИ Claude 4#

Такие концепции, как agentic AI и Model Context Protocol, являются центральными в том, как должна использоваться Claude 4. Эти модели созданы не просто для того, чтобы отвечать на запросы, они спроектированы для выполнения более сложных задач, подключения к инструментам и работы в качестве части более крупных систем.

Далее давай изучим, как Claude 4 можно использовать в таких приложениях, как кодинг и анализ изображений.

Link to this sectionВзгляд на возможности кодинга Claude Opus 4#

Написание чистого и надежного кода иногда бывает сложной задачей даже для опытных разработчиков. Именно поэтому парное программирование, при котором один человек пишет, а другой проверяет, долгие годы было проверенным подходом. С моделями ИИ, такими как Claude Opus 4, разработчики теперь могут получать аналогичную поддержку от интеллектуального помощника.

Claude Opus 4 создана для работы со сложными проектами по кодингу. Она показывает отличные результаты в тестах, таких как SWE-bench, который проверяет, насколько хорошо модель ИИ может исправлять реальные ошибки в open-source коде, и Terminal-bench, который проверяет ее работу в среде командной строки. Интересно, что Claude Opus 4 уже используется в таких инструментах, как VS Code через Claude Code, где она помогает с задачами вроде написания новых функций, предложения правок или исправления ошибок.

Рис 3. Интерфейс Claude Code в VS Code.

Link to this sectionВозможности зрения Claude 4#

Claude 4 хороша не только в работе с текстом и кодом; она также может анализировать изображения. Опираясь на предыдущие модели, она теперь обладает более сильными визуальными возможностями, которые позволяют ей анализировать и интерпретировать изображения наряду с письменным контентом. Она также поддерживает работу с несколькими изображениями одновременно, что удобно для таких задач, как сравнение дизайнов, чтение графиков, обобщение диаграмм или проверка макетов пользовательского интерфейса.

Хотя Claude хорошо интерпретирует визуальные данные, у нее есть ограничения: она не может распознавать людей, может испытывать трудности с точными макетами, такими как шахматные доски или часы, и не предназначена для медицинской диагностики. Для любых критически важных задач лучше перепроверять ее результаты.

При вдумчивом использовании возможности Claude 4 по работе с изображениями могут помочь разработчикам, отлаживающим визуальные интерфейсы, преподавателям, создающим учебные материалы, и исследователям, просматривающим визуальные данные — делая ее эффективным инструментом для мультимодальных задач, объединяющих текст и изображения.

Link to this sectionКак попробовать функции Anthropic Claude 4#

Вот несколько способов попробовать Claude 4:

• Claude.ai: Ты можешь использовать Claude напрямую на сайте Anthropic. Sonnet 4 доступна с базовым аккаунтом, в то время как Opus 4 требует доступа через уровень Pro.
• Anthropic API: Разработчики могут интегрировать Claude в свои собственные инструменты или сервисы с помощью API. Обе модели, Sonnet и Opus, поддерживаются, а для настройки требуется ключ API.
• GitHub Copilot: Claude 4 доступна в GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 доступна платным пользователям, в то время как доступ к Opus 4 зависит от твоего конкретного плана. Модели можно использовать внутри сайта GitHub, VS Code и мобильного приложения.

Рис 4. Модели Claude 4 в GitHub Copilot.

Claude 4 также доступна на таких платформах, как Amazon Bedrock и Google Cloud Vertex AI.

Эти интеграции упрощают использование модели в облачных приложениях и корпоративных инструментах.

Link to this sectionОсновные выводы#

Claude 4 — отличный пример того, как далеко продвинулись модели ИИ. Обладая более сильными способностями к рассуждению, улучшенной памятью и способностью работать как с текстом, так и с изображениями, она создана для более сложных задач в реальном мире.

Независимо от того, пишешь ли ты код, анализируешь данные или создаешь инструменты на базе ИИ, Claude 4 может поддержать выполнение твоих задач. По мере того как LLM продолжают совершенствоваться, такие инструменты, как Claude, вероятно, станут более распространенными в повседневных рабочих процессах.

Узнай больше об ИИ в нашем GitHub repository и стань частью нашего растущего сообщества. Изучи достижения в области ИИ в розничной торговле и компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и воплощай свои проекты в области визуального ИИ в жизнь.