Các tính năng của Claude 4 từ Anthropic: Có gì mới và được cải tiến

Các tác vụ như lập kế hoạch chuyến đi, gỡ lỗi code, phân tích biểu đồ hoặc tóm tắt tài liệu pháp lý thường yêu cầu sử dụng các công cụ khác nhau hoặc phải có chuyên môn nghiệp vụ. Ngày nay, nhờ những tiến bộ gần đây về AI, một large language model (LLM) duy nhất đã có thể hỗ trợ tất cả các tác vụ này.

LLM là một loại mô hình AI đã được huấn luyện để hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người. Nó học bằng cách phân tích một lượng lớn văn bản (sách, trang web, hội thoại và hơn thế nữa) để nhận diện các mô thức liên quan đến cách con người viết và nói. Sau khi được huấn luyện, một LLM có thể trả lời câu hỏi, viết code, tóm tắt tài liệu và thực hiện nhiều tác vụ dựa trên ngôn ngữ khác, thường là với rất ít hướng dẫn.

Một công ty đang xây dựng các loại mô hình này là Anthropic. Được thành lập vào năm 2021 bởi một nhóm cựu nhân viên OpenAI, Anthropic tập trung vào việc tạo ra các hệ thống AI an toàn, đáng tin cậy và dễ làm việc. Bản phát hành mới nhất của họ là dòng mô hình Claude 4, bao gồm hai phiên bản: Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4.

Được phát hành vào ngày 22 tháng 5 năm 2025, Claude Opus 4 được xây dựng cho các tác vụ phức tạp hơn đòi hỏi tư duy sâu và sự tập trung bền bỉ, chẳng hạn như xử lý các codebase lớn hoặc tiến hành nghiên cứu chuyên sâu. Trong một thử nghiệm, nó thậm chí còn có thể chơi Pokémon Red bằng cách tạo và tham chiếu các tệp bộ nhớ riêng của mình, đồng thời tạo ra một hướng dẫn điều hướng giữa trò chơi để giúp nó đi đúng hướng.

Hình 1. Ví dụ về Claude 4 đang chơi Pokémon.

Claude Sonnet 4, mặc dù không mạnh mẽ bằng, lại nhanh hơn và hiệu quả hơn, khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các tác vụ hàng ngày như viết, tóm tắt và giải quyết vấn đề chung. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các tính năng chính của Claude 4 và những tác động mà nó mang lại. Hãy cùng bắt đầu nào!

Link to this sectionTổng quan về các large language model (LLM)#

Trước khi đi sâu vào Claude 4 và các tính năng của nó, hãy cùng tìm hiểu cách các large language model đang được sử dụng trong thế giới thực.

Hầu hết các LLM tiên tiến đều được xây dựng trên kiến trúc machine-learning có tên là transformer, giúp chúng hiểu mối quan hệ giữa các từ trong những đoạn văn bản dài. Điều này cho phép chúng làm được nhiều việc hơn là chỉ tự động hoàn thành câu - chúng có thể tóm tắt tài liệu, viết code, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.

Trên thực tế, điểm mạnh chính của các LLM là tính linh hoạt. Sau khi được huấn luyện, chúng có thể được sử dụng để thực hiện hàng loạt các tác vụ với rất ít hoặc không cần thêm bước tinh chỉnh. Điều này làm cho chúng trở nên hữu ích trong các ứng dụng từ hỗ trợ khách hàng và giáo dục đến phát triển phần mềm, sáng tạo nội dung và nghiên cứu.

Hình 2. Các trường hợp sử dụng large language model.

Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng, các LLM đang giúp các nhóm dịch vụ khách hàng tự động hóa phản hồi, hỗ trợ học sinh bằng các công cụ gia sư, hỗ trợ các nhà phát triển trong các môi trường coding như VS Code và cho phép các chuyên gia sàng lọc hợp đồng, báo cáo và dữ liệu một cách dễ dàng. Trong khi đó, một số LLM đang được tích hợp vào các AI agent có thể thực hiện các tác vụ đa bước như lập kế hoạch, nghiên cứu hoặc viết các luồng công việc.

Link to this sectionSự tiến hóa của các LLM Claude#

Các mô hình Claude của Anthropic đã cải thiện ổn định về tốc độ, khả năng suy luận và năng lực tổng thể qua từng bản phát hành. Dưới đây là tổng quan nhanh về cách dòng họ Claude đã tiến hóa cho đến khi đạt tới Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 và 2.1: Những mô hình đời đầu này được thiết kế để có phản hồi nhanh, tiết kiệm chi phí. Claude 2.1 đã giới thiệu hỗ trợ bối cảnh 200.000 token (nghĩa là nó có thể xử lý các đầu vào dài, chẳng hạn như toàn bộ bảng điểm, trong một lần tương tác duy nhất).
• Claude 3 Haiku và 3.5 Haiku: Đây là các mô hình gọn nhẹ được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu suất. Chúng là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực như tóm tắt, trò chuyện cơ bản và hỗ trợ khách hàng.
• Claude 3 Sonnet và 3.5 Sonnet: Cả hai đều là các mô hình cân bằng mang lại hiệu suất mạnh mẽ mà không làm giảm tốc độ. Với khả năng hỗ trợ các prompt lớn và đầu ra dài, các mô hình này rất phù hợp cho nhiều trường hợp sử dụng trong kinh doanh.
• Claude 3 Opus: Đây là một mô hình hiệu suất cao được thiết kế cho các tác vụ phức tạp, đòi hỏi nhiều suy luận. Mặc dù chậm hơn và tốn nhiều tài nguyên hơn, Opus mang lại các phản hồi chi tiết, chính xác, rất phù hợp cho nghiên cứu, chiến lược và công việc sáng tạo.
• Claude 3.7 Sonnet: Đây là mô hình Claude tiên tiến nhất cho đến khi Claude 4 ra mắt. Nó giới thiệu chế độ tư duy mở rộng để có các phản hồi chuyên sâu hơn, cải thiện tính nhất quán trong các tác vụ dài hơn và là lựa chọn lý tưởng cho lập trình nâng cao, phân tích chi tiết và viết nội dung dài.

Link to this sectionTìm hiểu về Claude 4 của Anthropic#

Claude 4 thay đổi cách kể chuyện về cách các large language model được thiết kế để xử lý các tác vụ phức tạp, kéo dài. Thay vì chỉ tập trung vào tốc độ hoặc chất lượng đầu ra, các mô hình mới nhất của Anthropic, Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4, hướng tới việc hỗ trợ tư duy bền bỉ, xử lý ngữ cảnh được cải thiện và hiệu suất đáng tin cậy hơn.

Ví dụ, các mô hình Claude 4 suy nghĩ cẩn thận hơn và tránh sử dụng các lối tắt hoặc mẹo để hoàn thành tác vụ. Trên thực tế, chúng có khả năng ít hơn 65% làm điều đó so với các phiên bản trước như Sonnet 3.7.

Một tính năng chính khác ở cả hai mô hình là tư duy mở rộng, cho phép chúng tạm dừng và cân nhắc nhiều bước trước khi phản hồi. Điều này làm cho Claude 4 đặc biệt hữu ích trong các tình huống đòi hỏi tư duy từng bước thấu đáo, chẳng hạn như điều hướng các tác vụ phân nhánh, lập kế hoạch cho các quy trình nhiều giai đoạn hoặc viết nội dung có cấu trúc.

Ngoài ra, Claude Opus 4 giới thiệu các khả năng bộ nhớ được cải thiện. Khi các nhà phát triển cấp quyền truy cập vào các tệp cục bộ, mô hình có thể tạo và tham chiếu các tệp bộ nhớ liên tục để theo dõi các chi tiết quan trọng xuyên suốt các phiên làm việc.

Cả hai mô hình cũng được xây dựng để làm việc với các công cụ bên ngoài. Claude 4 có thể kết nối với các API và hệ thống tệp bằng cách sử dụng một khái niệm gọi là Model Context Protocol (MCP). Điều này cho phép các nhà phát triển tạo ra các hệ thống AI có khả năng tạo phản hồi, tương tác với dữ liệu thực, chạy các tác vụ nền hoặc sử dụng các công cụ tùy chỉnh như một phần của luồng công việc.

Link to this sectionCác ứng dụng của mô hình AI Claude 4#

Các khái niệm như agentic AI và Model Context Protocol là trọng tâm của cách thức Claude 4 được sử dụng. Các mô hình này không chỉ được xây dựng để phản hồi các prompt - chúng được thiết kế để đảm nhận các tác vụ phức tạp hơn, kết nối với các công cụ và vận hành như một phần của các hệ thống lớn hơn.

Tiếp theo, hãy cùng khám phá cách Claude 4 có thể được sử dụng trong các ứng dụng như coding và phân tích hình ảnh.

Link to this sectionNhìn vào khả năng coding của Claude Opus 4#

Viết code sạch, đáng tin cậy đôi khi có thể là một thử thách, ngay cả đối với các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm. Đó là lý do tại sao lập trình cặp (pair programming), nơi một người viết và một người đánh giá, đã trở thành phương pháp đáng tin cậy trong nhiều năm. Với các mô hình AI như Claude Opus 4, các nhà phát triển giờ đây có thể nhận được sự hỗ trợ tương tự từ một trợ lý thông minh.

Claude Opus 4 được xây dựng để xử lý các dự án coding phức tạp. Nó đạt điểm cao trên các tiêu chuẩn như SWE-bench, nơi kiểm tra khả năng sửa các lỗi thực tế trong code nguồn mở của mô hình AI, và Terminal-bench, nơi kiểm tra cách nó xử lý các tác vụ trong môi trường dòng lệnh. Điều thú vị là Claude Opus 4 đã và đang được sử dụng trong các công cụ như VS Code thông qua Claude Code, nơi nó hỗ trợ các tác vụ như viết hàm mới, đề xuất chỉnh sửa hoặc sửa lỗi.

Hình 3. Giao diện Claude Code trên VS Code.

Link to this sectionKhả năng thị giác của Claude 4#

Claude 4 không chỉ giỏi về văn bản và code; nó còn có thể phân tích hình ảnh. Dựa trên các mô hình trước đó, nó hiện có khả năng thị giác mạnh mẽ hơn cho phép nó phân tích và diễn giải hình ảnh cùng với nội dung văn bản. Nó cũng hỗ trợ nhiều hình ảnh cùng lúc, rất hữu ích cho các tác vụ như so sánh thiết kế, đọc biểu đồ, tóm tắt sơ đồ hoặc xem xét các bản thiết kế giao diện người dùng.

Mặc dù Claude giỏi diễn giải hình ảnh, nhưng nó cũng có những hạn chế: nó không thể nhận diện con người, có thể gặp khó khăn với các bố cục chính xác như bàn cờ hoặc đồng hồ và không được thiết kế cho chẩn đoán y tế. Đối với bất kỳ trường hợp sử dụng quan trọng nào, tốt nhất bạn nên kiểm tra lại các đầu ra của nó.

Nếu được sử dụng một cách thận trọng, các khả năng hình ảnh của Claude 4 có thể hỗ trợ các nhà phát triển gỡ lỗi giao diện trực quan, các nhà giáo dục tạo tài liệu học tập và các nhà nghiên cứu xem xét dữ liệu hình ảnh - biến nó thành một công cụ hiệu quả cho các tác vụ đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh.

Link to this sectionCách dùng thử các tính năng của Anthropic Claude 4#

Dưới đây là một vài cách để dùng thử Claude 4:

• Claude.ai: Bạn có thể sử dụng Claude trực tiếp trên trang web của Anthropic. Sonnet 4 khả dụng với tài khoản cơ bản, trong khi Opus 4 yêu cầu quyền truy cập thông qua gói Pro.
• Anthropic API: Các nhà phát triển có thể tích hợp Claude vào các công cụ hoặc dịch vụ của riêng họ bằng cách sử dụng API. Cả hai mô hình, Sonnet và Opus, đều được hỗ trợ và việc thiết lập yêu cầu phải có một API key.
• GitHub Copilot: Claude 4 khả dụng trong GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 khả dụng cho người dùng trả phí, trong khi quyền truy cập vào Opus 4 phụ thuộc vào gói cụ thể của bạn. Các mô hình này có thể được sử dụng bên trong trang web của GitHub, VS Code và ứng dụng di động.

Hình 4. Các mô hình Claude 4 trên GitHub Copilot.

Claude 4 cũng khả dụng trên các nền tảng như Amazon Bedrock và Google Cloud’s Vertex AI.

Các tích hợp này giúp việc sử dụng mô hình trong các ứng dụng đám mây và công cụ doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Claude 4 là một ví dụ tuyệt vời về sự tiến bộ của các mô hình AI. Với khả năng suy luận mạnh mẽ hơn, bộ nhớ tốt hơn và khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh, nó được xây dựng cho các công việc phức tạp, thực tế hơn.

Cho dù bạn đang coding, phân tích dữ liệu hay xây dựng các công cụ hỗ trợ bởi AI, Claude 4 đều có thể hỗ trợ các tác vụ của bạn. Khi các LLM tiếp tục cải thiện, các công cụ như Claude có khả năng sẽ trở nên phổ biến hơn trong các luồng công việc hàng ngày.

Tìm hiểu thêm về AI trên GitHub repository của chúng tôi và trở thành một phần của cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Khám phá những tiến bộ trong AI trong bán lẻ và computer vision trong nông nghiệp. Kiểm tra các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và hiện thực hóa các dự án vision AI của bạn.