Возможности Claude 4 от Anthropic: что нового и что улучшилось

Такие задачи, как планирование поездки, отладка кода, анализ графика или составление краткого содержания юридического документа, обычно требуют использования разных инструментов или специальных знаний в предметной области. Сегодня благодаря последним достижениям в области ИИ одна большая языковая модель (LLM) может помогать со всеми этими задачами.

LLM — это тип модели ИИ, обученной понимать и генерировать человеческую речь. Она учится, анализируя огромные объемы текста (книги, веб-сайты, разговоры и многое другое), чтобы распознавать закономерности в том, как люди пишут и говорят. После обучения LLM может отвечать на вопросы, писать код, составлять краткие содержания документов и выполнять множество других языковых задач, часто получая лишь минимальные инструкции.

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

Выпущенная 22 мая 2025 года модель Claude Opus 4 предназначена для более сложных задач, требующих глубокого рассуждения и длительной концентрации, например работы с большими кодовыми базами или проведения подробных исследований. В одном из тестов она даже смогла сыграть в Pokémon Red, создавая и используя собственные файлы памяти и формируя 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 кратких содержаний и решение общих задач. В этой статье мы рассмотрим ключевые возможности Claude 4 и области, в которых она оказывает влияние. Начнем!

Обзор больших языковых моделей (LLMs)#

Прежде чем перейти к Claude 4 и ее возможностям, давай разберемся, как большие языковые модели используются в реальном мире.

Большинство передовых LLM построено на архитектуре машинного обучения, называемой трансформером, которая помогает моделям понимать связи между словами в больших фрагментах текста. Благодаря этому они могут не просто дополнять предложения — они умеют составлять краткие содержания документов, писать код, отвечать на вопросы и переводить языки.

На самом деле одна из главных сильных сторон LLM — их гибкость. После обучения их можно использовать для выполнения самых разных задач практически без дополнительной настройки или вовсе без нее. Поэтому они полезны в приложениях от поддержки клиентов и образования до разработки программного обеспечения, создания контента и исследований.

Рис. 2. Варианты использования больших языковых моделей.

По мере распространения ИИ LLM помогают командам обслуживания клиентов автоматизировать ответы, поддерживают учащихся с помощью инструментов для обучения, помогают разработчикам прямо в средах программирования, таких как VS Code, и позволяют специалистам легко просматривать договоры, отчеты и данные. Тем временем некоторые LLM интегрируются в агентов ИИ, способных выполнять многоэтапные задачи, например планировать, проводить исследования или выстраивать рабочие процессы написания текстов.

Эволюция LLM Claude#

Модели Claude от Anthropic с каждым выпуском постепенно улучшались по скорости, способности к рассуждению и общим возможностям. Вот краткий обзор эволюции семейства Claude вплоть до Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 и 2.1: эти ранние модели были созданы для быстрых ответов при невысокой стоимости. Claude 2.1 представила поддержку контекстов объемом 200 000 токенов (то есть могла обрабатывать длинные входные данные, например полные расшифровки разговоров, за одно взаимодействие).
• Claude 3 Haiku и 3.5 Haiku: это были легковесные модели, оптимизированные для скорости и эффективности. Они идеально подходили для приложений реального времени, таких как составление кратких содержаний, базовый чат и поддержка клиентов.
• Claude 3 Sonnet и 3.5 Sonnet: обе были сбалансированными моделями, обеспечивавшими высокую производительность без ущерба для скорости. Благодаря поддержке больших запросов и длинных ответов эти модели хорошо подходили для различных бизнес-сценариев.
• Claude 3 Opus: это была высокопроизводительная модель, предназначенная для сложных задач, требующих интенсивного рассуждения. Хотя она работала медленнее и требовала больше ресурсов, Opus выдавала подробные и точные ответы, поэтому хорошо подходила для исследований, стратегического планирования и творческой работы.
• Claude 3.7 Sonnet: это была самая продвинутая модель Claude до выхода Claude 4. В ней появился режим расширенного мышления для более глубоких ответов, повысилась стабильность при выполнении длительных задач, и она идеально подходила для продвинутого программирования, подробного анализа и написания объемных текстов.

Знакомство с Claude 4 от Anthropic#

Claude 4 меняет представление о том, как большие языковые модели должны справляться со сложными и длительными задачами. Вместо того чтобы сосредоточиваться только на скорости или качестве результатов, последние модели Anthropic — Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4 — призваны поддерживать длительное рассуждение, улучшенную работу с контекстом и более стабильную производительность.

Например, модели Claude 4 рассуждают более тщательно и избегают коротких путей или уловок для завершения задач. Фактически они на 65% реже поступают так по сравнению с более ранними версиями, такими как Sonnet 3.7.

Еще одна ключевая возможность обеих моделей — расширенное мышление, позволяющее им остановиться и обдумать несколько шагов перед ответом. Это делает Claude 4 особенно полезной в ситуациях, где важно вдумчивое пошаговое рассуждение, например при выполнении задач с ветвлением, планировании многоэтапных процессов или написании структурированного контента.

Кроме того, Claude Opus 4 получила улучшенные возможности памяти. Если разработчики предоставляют доступ к локальным файлам, модель может создавать постоянные файлы памяти и обращаться к ним, чтобы отслеживать ключевые детали между сеансами.

Обе модели также созданы для работы с внешними инструментами. Claude 4 может подключаться к API и файловым системам с помощью концепции, называемой протоколом контекста модели (MCP). Это позволяет разработчикам создавать системы ИИ, которые генерируют ответы, взаимодействуют с реальными данными, выполняют фоновые задачи или используют пользовательские инструменты как часть рабочего процесса.

Применение модели ИИ Claude 4#

Такие концепции, как агентный ИИ и протокол контекста модели, занимают центральное место в предполагаемом использовании Claude 4. Эти модели созданы не только для ответов на запросы — они предназначены для выполнения более сложных задач, подключения к инструментам и работы в составе более крупных систем.

Далее рассмотрим, как Claude 4 можно использовать в таких приложениях, как программирование и анализ изображений.

Возможности Claude Opus 4 в программировании#

Писать чистый и надежный код порой бывает сложно даже опытным разработчикам. Поэтому парное программирование, при котором один человек пишет код, а другой его проверяет, уже много лет остается проверенным подходом. Благодаря моделям ИИ, таким как Claude Opus 4, разработчики теперь могут получать аналогичную поддержку от интеллектуального помощника.

Claude Opus 4 предназначена для работы со сложными проектами программирования. Она показывает хорошие результаты в таких бенчмарках, как SWE-bench, проверяющем, насколько хорошо модель ИИ исправляет реальные ошибки в коде с открытым исходным кодом, и Terminal-bench, оценивающем ее работу с задачами в среде командной строки. Примечательно, что Claude Opus 4 уже используется в таких инструментах, как VS Code, через Claude Code, помогая с написанием новых функций, предложением изменений и исправлением ошибок.

Рис. 3. Интерфейс Claude Code в VS Code.

Возможности Claude 4 в области компьютерного зрения#

Claude 4 хорошо работает не только с текстом и кодом: она также может анализировать изображения. По сравнению с предыдущими моделями она получила более мощные возможности компьютерного зрения, позволяющие анализировать и интерпретировать изображения вместе с письменным контентом. Она также поддерживает одновременную работу с несколькими изображениями, что удобно для таких задач, как сравнение дизайнов, чтение графиков, составление кратких содержаний схем или проверка макетов пользовательского интерфейса.

Хотя Claude хорошо интерпретирует визуальную информацию, у нее есть ограничения: она не может распознавать людей, может испытывать трудности с точными схемами расположения, например на шахматных досках или циферблатах, и не предназначена для медицинской диагностики. В любых критически важных сценариях лучше перепроверять ее результаты.

При продуманном использовании возможности Claude 4 для работы с изображениями могут помогать разработчикам отлаживать визуальные интерфейсы, преподавателям — создавать учебные материалы, а исследователям — анализировать визуальные данные, превращая модель в эффективный инструмент для мультимодальных задач, объединяющих текст и изображения.

Как опробовать возможности Claude 4 от Anthropic#

Вот несколько способов опробовать Claude 4:

• Claude.ai: ты можешь использовать Claude напрямую на веб-сайте Anthropic. Sonnet 4 доступна в базовой учетной записи, а для Opus 4 требуется доступ через тариф Pro.
• Anthropic API: разработчики могут интегрировать Claude в собственные инструменты или сервисы с помощью API. Поддерживаются обе модели — Sonnet и Opus, — а для настройки требуется ключ API.
• GitHub Copilot: Claude 4 доступна в GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 доступна платным пользователям, а доступ к Opus 4 зависит от выбранного тобой тарифа. Модели можно использовать на сайте GitHub, в VS Code и мобильном приложении.

Рис. 4. Модели Claude 4 в GitHub Copilot.

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

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

Основные выводы#

Claude 4 — отличный пример того, насколько далеко продвинулись модели ИИ. Благодаря улучшенному рассуждению, более эффективной памяти и способности работать как с текстом, так и с изображениями она предназначена для более сложной работы в реальных условиях.

Программируешь ли ты, анализируешь данные или создаешь инструменты на базе ИИ — Claude 4 может помогать с твоими задачами. По мере дальнейшего развития LLM такие инструменты, как Claude, вероятно, будут все чаще использоваться в повседневных рабочих процессах.

Узнай больше об ИИ в нашем репозитории GitHub и присоединяйся к нашему растущему сообществу. 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 ИИ для компьютерного зрения в жизнь.