Изучите возможности Claude 4 от Anthropic, включая обновления в возможностях рассуждения, размере контекстного окна и общих улучшениях производительности.
Такие задачи, как планирование поездки, отладка кода, анализ диаграммы или обобщение юридического документа, обычно требуют использования различных инструментов или наличия специальных знаний. В настоящее время, благодаря последним достижениям в области ИИ, одна большая языковая модель (LLM) может помочь со всеми этими задачами.
LLM — это тип модели ИИ, которая была обучена понимать и генерировать человеческий язык. Она учится, анализируя огромные объемы текста (книги, веб-сайты, разговоры и многое другое), чтобы распознавать закономерности, связанные с тем, как люди пишут и говорят. После обучения LLM может отвечать на вопросы, писать код, обобщать документы и выполнять многие другие языковые задачи, часто с минимальными инструкциями.
Одной из компаний, разрабатывающих модели такого типа, является Anthropic. Компания Anthropic, основанная в 2021 году группой бывших сотрудников OpenAI, специализируется на создании безопасных, надежных и простых в использовании систем ИИ. Их последним релизом является семейство моделей Claude 4, которое включает в себя две версии: Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4.
Claude Opus 4, выпущенная 22 мая 2025 года, создана для более сложных задач, требующих глубокого анализа и устойчивого внимания, таких как работа с большими базами кода или проведение углубленных исследований. В одном из тестов она даже смогла сыграть в Pokémon Red, создавая и ссылаясь на собственные файлы памяти, генерируя навигационное руководство в середине игры, чтобы помочь ей не сбиться с пути.
Claude Sonnet 4, хотя и не такая мощная, но быстрее и эффективнее, что делает ее надежным выбором для повседневных задач, таких как письмо, обобщение и общее решение проблем. В этой статье мы рассмотрим ключевые особенности Claude 4 и то, где она оказывает влияние. Давайте начнем!
Прежде чем мы углубимся в Claude 4 и ее особенности, давайте рассмотрим, как большие языковые модели используются в реальном мире.
Большинство передовых LLM построены на архитектуре машинного обучения, называемой трансформером, которая помогает им понимать взаимосвязи между словами в длинных текстах. Это позволяет им делать больше, чем просто автозаполнение предложений — они могут обобщать документы, писать код, отвечать на вопросы и переводить языки.
Фактически, ключевой силой LLM является их гибкость. После обучения их можно использовать для выполнения широкого спектра задач с небольшой дополнительной настройкой или без нее. Это делает их полезными в приложениях, от поддержки клиентов и образования до разработки программного обеспечения, создания контента и исследований.
По мере того как растет внедрение ИИ, LLM помогают командам обслуживания клиентов автоматизировать ответы, поддерживают студентов с помощью инструментов обучения, помогают разработчикам внутри сред кодирования, таких как VS Code, и позволяют профессионалам легко просматривать контракты, отчеты и данные. Между тем, некоторые LLM интегрируются в агентов ИИ, которые могут выполнять многоэтапные задачи, такие как планирование, исследование или написание рабочих процессов.
Модели Claude от Anthropic неуклонно улучшались с точки зрения скорости, рассуждений и общих возможностей с каждым выпуском. Вот краткий обзор того, как развивалось семейство Claude вплоть до Claude 4:
Claude 4 меняет представление о том, как большие языковые модели должны справляться со сложными и длительными задачами. Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на скорости или качестве вывода, новейшие модели Anthropic, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4, нацелены на поддержку устойчивого рассуждения, улучшенную обработку контекста и более надежную производительность.
Например, модели Claude 4 думают более тщательно и избегают использования обходных путей или уловок для завершения задач. Фактически, они на 65% реже прибегают к этому 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 полезным в ситуациях, когда важны продуманные, пошаговые рассуждения, например, при навигации по разветвленным задачам, планировании многоэтапных процессов или написании структурированного контента.
Кроме того, Claude Opus 4 представляет улучшенные возможности памяти. Когда разработчики предоставляют доступ к локальным файлам, модель может создавать и ссылаться на постоянные файлы памяти для отслеживания ключевых деталей между сессиями.
Обе модели также созданы для работы с внешними инструментами. Claude 4 может подключаться к API и файловым системам, используя концепцию, называемую Model Context Protocol (MCP). Это позволяет разработчикам создавать системы искусственного интеллекта, которые могут генерировать ответы, взаимодействовать с данными реального мира, выполнять фоновые задачи или использовать пользовательские инструменты в рамках рабочего процесса.
Такие концепции, как автономный ИИ и Model Context Protocol, являются центральными для того, как Claude 4 должен использоваться. Эти модели созданы не просто для ответа на запросы — они предназначены для выполнения более сложных задач, подключения к инструментам и работы в составе более крупных систем.
Далее давайте рассмотрим, как Claude 4 можно использовать в таких приложениях, как кодирование и анализ изображений.
Написание чистого и надежного кода может быть сложной задачей, даже для опытных разработчиков. Вот почему парное программирование, когда один человек пишет код, а другой его проверяет, уже много лет является надежным подходом. С помощью моделей искусственного интеллекта, таких как Claude Opus 4, разработчики теперь могут получать аналогичную поддержку от интеллектуального помощника.
Claude Opus 4 создан для работы со сложными проектами кодирования. Он хорошо оценивается в тестах, таких как SWE-bench, который проверяет, насколько хорошо модель искусственного интеллекта может исправлять реальные ошибки в коде с открытым исходным кодом, и Terminal-bench, который проверяет, как она справляется с задачами в среде командной строки. Интересно, что Claude Opus 4 уже используется в таких инструментах, как VS Code, через Claude Code, где он помогает с такими задачами, как написание новых функций, предложение изменений или исправление ошибок.
Claude 4 не только хорошо работает с текстом и кодом; он также может анализировать изображения. Основываясь на более ранних моделях, он теперь обладает более сильными визуальными возможностями, которые позволяют ему анализировать и интерпретировать изображения вместе с письменным контентом. Он также поддерживает несколько изображений одновременно, что пригодится для таких задач, как сравнение дизайнов, чтение графиков, обобщение диаграмм или просмотр макетов пользовательского интерфейса.
Хотя Claude хорошо интерпретирует визуальные образы, у него есть ограничения: он не может распознавать людей, может испытывать трудности с точной разметкой, например, шахматных досок или часов, и не предназначен для медицинской диагностики. Для любых критических случаев использования лучше перепроверять его результаты.
При вдумчивом использовании возможности обработки изображений Claude 4 могут помочь разработчикам в отладке визуальных интерфейсов, преподавателям в создании учебных материалов и исследователям в просмотре визуальных данных, что делает его эффективным инструментом для мультимодальных задач, сочетающих текст и изображения.
Вот несколько способов опробовать Claude 4:
Claude 4 также доступен на таких платформах, как Amazon Bedrock и Vertex AI от Google Cloud.
Эти интеграции упрощают использование модели в облачных приложениях и корпоративных инструментах.
Claude 4 — отличный пример того, как далеко продвинулись модели ИИ. Благодаря более сильным рассуждениям, лучшей памяти и способности обрабатывать как текст, так и изображения, он создан для более сложной, реальной работы.
Независимо от того, занимаетесь ли вы кодированием, анализом данных или созданием инструментов на основе ИИ, Claude 4 может поддерживать ваши задачи. Поскольку LLM продолжают совершенствоваться, такие инструменты, как Claude, вероятно, станут более распространенными в повседневных рабочих процессах.
Узнайте больше об ИИ в нашем репозитории GitHub и станьте частью нашего растущего сообщества. Изучите достижения в области ИИ в розничной торговле и компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты Vision AI.
