Функции Claude 4 от Anthropic: что нового и улучшенного

Такие задачи, как планирование поездки, отладка кода, анализ графика или обобщение юридического документа, обычно требуют использования различных инструментов или экспертных знаний в предметной области. В настоящее время, благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта, 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, компания Anthropic сосредоточена на создании систем искусственного интеллекта, которые безопасны, надежны и просты в использовании. Их последний выпуск — семейство моделей Claude 4, которое включает в себя 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!

Обзор 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, называемой трансформером, которая помогает им понимать связи между словами в длинных текстах. Это позволяет им делать больше, чем просто автодополнение предложений: они могут резюмировать 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 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 искусственного интеллекта LLM помогают командам обслуживания клиентов автоматизировать ответы, поддерживают учащихся с помощью инструментов репетиторства, помогают разработчикам в средах программирования, таких как VS Code, и позволяют специалистам легко просматривать контракты, отчеты и данные. Между тем, некоторые LLM интегрируются в агенты ИИ, которые могут выполнять многоэтапные задачи, такие как планирование, исследование или написание рабочих процессов.

Эволюция 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 больших объемов рассуждений. Несмотря на то, что Opus работает медленнее и требует больше ресурсов, она выдает подробные и точные ответы, что делает ее хорошим выбором для исследований, стратегии 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.

Знакомство 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 ярлыков или уловок для выполнения задач. На самом деле, 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 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, запускать фоновые задачи или использовать пользовательские инструменты в рамках рабочего процесса.

Приложения модели ИИ Claude 4#

Такие концепции, как агентный ИИ и Model Context Protocol, имеют центральное значение для того, как предполагается использовать Claude 4. Эти модели созданы не просто для того, чтобы отвечать на запросы — они разработаны для решения более сложных задач, подключения к инструментам и работы в составе более крупных систем.

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

Взгляд 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.

Возможности зрения Claude 4#

Claude 4 хорош не только с текстом и кодом; он также может анализировать изображения. Опираясь на предыдущие модели, он теперь обладает более сильными визуальными возможностями, которые позволяют ему анализировать и интерпретировать изображения наряду с письменным контентом. Он также поддерживает несколько изображений одновременно, что оказывается полезным для таких задач, как сравнение дизайнов, чтение диаграмм, обобщение схем или просмотр 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.

Как 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 доступен в GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 доступен платим пользователям, в то время как доступ к Opus 4 зависит от твоего конкретного плана. Модели можно использовать на сайте GitHub, в VS Code и в мобильном приложении.

Рис. 4. Модели Claude 4 на 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.

Основные 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 искусственном интеллекте в нашем репозитории GitHub и стань частью нашего растущего сообщества. Изучи достижения в области искусственного интеллекта в розничной торговле и компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и воплоти свои проекты в области визуального ИИ в жизнь.