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

Các tác vụ như lập kế hoạch cho chuyến đi, gỡ lỗi code, phân tích biểu đồ hoặc tóm tắt một tài liệu pháp lý thường yêu cầu sử dụng các công cụ khác nhau hoặc có chuyên môn trong lĩnh vực tương ứng. Ngày nay, nhờ những tiến bộ gần đây của AI, một model ngôn ngữ lớn (LLM) có thể hỗ trợ tất cả các tác vụ này.

LLM là một loại model AI được huấn luyện để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Model này học bằng cách phân tích khối lượng văn bản khổng lồ (sách, website, hội thoại và nhiều nội dung khác) để nhận ra các quy luật trong cách con người viết và nói. Sau khi được huấn luyện, 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 chỉ với rất ít hướng dẫn.

Anthropic là một trong những công ty phát triển các loại model này. Được thành lập vào năm 2021 bởi một nhóm cựu nhân viên OpenAI, Anthropic tập trung xây dựng các hệ thống AI an toàn, đáng tin cậy và dễ làm việc cùng. Sản phẩm mới nhất của họ là dòng model Claude 4, 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 khả năng suy luận sâu và duy trì sự tập trung, chẳng hạn như xử lý các codebase lớn hoặc tiến hành nghiên cứu chuyên sâu. Trong một bài kiểm thử, model này thậm chí có thể chơi Pokémon Red bằng cách tạo và tham chiếu các file bộ nhớ của riêng mình, đồng thời tạo hướng dẫn điều hướng giữa trận để giúp duy trì đúng tiến trình.

Hình 1. Ví dụ về Claude 4 chơi Pokémon.

Claude Sonnet 4 tuy không mạnh bằng nhưng nhanh và hiệu quả hơn, là lựa chọn đáng tin cậy cho các tác vụ hằng ngày như viết, tóm tắt và giải quyết vấn đề nói chung. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các tính năng chính của Claude 4 và những lĩnh vực mà model này đang tạo ra tác động. Hãy bắt đầu!

Tổng quan về các model ngôn ngữ lớn (LLM)#

Trước khi đi sâu vào Claude 4 và các tính năng của model này, hãy cùng tìm hiểu cách các model ngôn ngữ lớn đang được sử dụng trong thực tế.

Hầu hết các LLM tiên tiến nhất đều được xây dựng trên một kiến trúc machine learning có tên Transformer, giúp chúng hiểu mối quan hệ giữa các từ trong những đoạn văn bản dài. Nhờ đó, chúng có thể làm 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, một thế mạnh quan trọng của LLM là tính linh hoạt. Sau khi được huấn luyện, chúng có thể được sử dụng cho nhiều loại tác vụ với rất ít hoặc không cần tinh chỉnh thêm. Điều này khiến chúng 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 model ngôn ngữ lớn.

Khi việc ứng dụng AI ngày càng tăng, LLM đang giúp các đội ngũ dịch vụ khách hàng tự động hóa phản hồi, hỗ trợ học sinh thông qua các công cụ gia sư, hỗ trợ developer ngay trong các môi trường lập trình như VS Code và giúp chuyên gia dễ dàng sàng lọc hợp đồng, báo cáo và dữ liệu. Trong khi đó, một số LLM đang được tích hợp vào các AI agent có thể thực hiện các tác vụ nhiều bước như lập kế hoạch, nghiên cứu hoặc xây dựng quy trình viết nội dung.

Quá trình phát triển của các LLM Claude#

Các model Claude của Anthropic đã liên tục được cải thiện về tốc độ, khả năng suy luận và năng lực tổng thể qua mỗi phiên bản. Dưới đây là tổng quan nhanh về quá trình phát triển của dòng Claude trước khi ra mắt Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 và 2.1: Các model ban đầu này được thiết kế để tạo phản hồi nhanh với chi phí hợp lý. Claude 2.1 giới thiệu khả năng hỗ trợ context 200.000 token (tức là có thể xử lý các đầu vào dài, chẳng hạn như toàn bộ bản ghi hội thoại, trong một lần tương tác).
• Claude 3 Haiku và 3.5 Haiku: Đây là các model gọn nhẹ được tối ưu cho tốc độ và hiệu quả. Chúng lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực như tóm tắt, chat cơ bản và hỗ trợ khách hàng.
• Claude 3 Sonnet và 3.5 Sonnet: Cả hai đều là các model cân bằng, mang lại hiệu năng mạnh mẽ mà không phải hy sinh tốc độ. Với khả năng hỗ trợ prompt lớn và output dài, các model này phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng trong doanh nghiệp.
• Claude 3 Opus: Đây là một model hiệu năng cao được thiết kế cho các tác vụ phức tạp, đòi hỏi nhiều suy luận. Mặc dù chậm hơn và tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn, Opus tạo ra các phản hồi chi tiết, chính xác, phù hợp với nghiên cứu, hoạch định chiến lược và công việc sáng tạo.
• Claude 3.7 Sonnet: Đây là model Claude tiên tiến nhất cho đến khi Claude 4 ra mắt. Model này giới thiệu chế độ suy nghĩ mở rộng để tạo phản hồi chuyên sâu hơn, cải thiện tính nhất quán trong các tác vụ dài và phù hợp với lập trình nâng cao, phân tích chi tiết và viết nội dung dài.

Tìm hiểu về Claude 4 của Anthropic#

Claude 4 thay đổi cách nhìn về việc các model ngôn ngữ lớn được thiết kế để xử lý những tác vụ phức tạp, kéo dài. Thay vì chỉ tập trung vào tốc độ hoặc chất lượng output, các model mới nhất của Anthropic là Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4 hướng đến khả năng suy luận liên tục, xử lý context tốt hơn và hiệu năng đáng tin cậy hơn.

Ví dụ, các model Claude 4 suy nghĩ cẩn trọng hơn và tránh sử dụng lối tắt hoặc thủ thuật để hoàn thành tác vụ. Trên thực tế, so với các phiên bản trước như Sonnet 3.7, chúng ít có khả năng làm như vậy hơn 65%.

Một tính năng quan trọng khác ở cả hai model là suy nghĩ mở rộng, cho phép chúng tạm dừng và cân nhắc nhiều bước trước khi phản hồi. Điều này khiến Claude 4 đặc biệt hữu ích trong những tình huống cần suy luận thận trọng, theo từng bước, chẳng hạn như điều hướng các tác vụ phân nhánh, lập kế hoạch cho quy trình nhiều giai đoạn hoặc viết nội dung có cấu trúc.

Ngoài ra, Claude Opus 4 còn giới thiệu khả năng ghi nhớ được cải thiện. Khi developer cấp quyền truy cập vào các file cục bộ, model có thể tạo và tham chiếu các file bộ nhớ liên tục để theo dõi những chi tiết quan trọng qua nhiều session.

Cả hai model cũng được xây dựng để hoạt động với các công cụ bên ngoài. Claude 4 có thể kết nối với API và hệ thống file thông qua một khái niệm có tên Giao thức ngữ cảnh model (MCP). Điều này cho phép developer tạo các hệ thống AI có thể sinh phản hồi, tương tác với dữ liệu trong thế giới thực, chạy các tác vụ nền hoặc sử dụng công cụ tùy chỉnh như một phần của workflow.

Các ứng dụng của model AI Claude 4#

Các khái niệm như AI tác tử và Giao thức ngữ cảnh model là nền tảng trong cách Claude 4 được thiết kế để sử dụng. Các model này không chỉ được xây dựng để phản hồi prompt - chúng còn được thiết kế nhằm đảm nhận những tác vụ phức tạp hơn, kết nối với công cụ và hoạt động 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 lập trình và phân tích hình ảnh.

Khả năng lập trình của Claude Opus 4#

Viết code sạch và đáng tin cậy đôi khi có thể là một thách thức, ngay cả với developer giàu kinh nghiệm. Đó là lý do pair programming, trong đó một người viết và người còn lại review, đã là một phương pháp được tin dùng trong nhiều năm. Với các model AI như Claude Opus 4, developer hiện 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 lập trình phức tạp. Model này đạt điểm tốt trên các benchmark như SWE-bench, dùng để đánh giá khả năng một model AI sửa các bug thực tế trong code open source, và Terminal-bench, dùng để kiểm tra cách model xử lý các tác vụ trong môi trường command line. Đáng chú ý, Claude Opus 4 đã được sử dụng trong các công cụ như VS Code thông qua Claude Code, hỗ trợ những tác vụ như viết function mới, đề xuất chỉnh sửa hoặc sửa bug.

Hình 3. Giao diện Claude Code trên VS Code.

Khả năng thị giác của Claude 4#

Claude 4 không chỉ xử lý tốt văn bản và code; model này còn có thể phân tích hình ảnh. Được phát triển dựa trên các model trước đó, Claude 4 hiện có khả năng thị giác mạnh hơn, cho phép phân tích và diễn giải hình ảnh cùng với nội dung văn bản. Model 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 review mockup giao diện người dùng.

Mặc dù Claude diễn giải hình ảnh tốt, model vẫn có những giới hạn: không thể nhận diện con người, có thể gặp khó khăn với các bố cục chính xác như bàn cờ hoặc mặt đồng hồ và không được thiết kế cho chẩn đoán y tế. Đối với mọi trường hợp sử dụng quan trọng, tốt nhất nên kiểm tra lại output của model.

Khi được sử dụng một cách thận trọng, khả năng hình ảnh của Claude 4 có thể hỗ trợ developer gỡ lỗi giao diện trực quan, nhà giáo dục tạo tài liệu học tập và nhà nghiên cứu review dữ liệu hình ảnh - biến model này thành một công cụ hiệu quả cho các tác vụ multimodal kết hợp văn bản và hình ảnh.

Cách trải nghiệm các tính năng của Anthropic Claude 4#

Dưới đây là một số cách để trải nghiệm Claude 4:

• Claude.ai: Bạn có thể sử dụng Claude trực tiếp trên website của Anthropic. Sonnet 4 có sẵn với tài khoản cơ bản, trong khi Opus 4 yêu cầu quyền truy cập thông qua gói Pro.
• Anthropic API: Developer có thể tích hợp Claude vào các công cụ hoặc dịch vụ của riêng mình bằng API. Cả hai model Sonnet và Opus đều được hỗ trợ, và quá trình thiết lập yêu cầu một API key.
• GitHub Copilot: Claude 4 có sẵn trong GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 dành cho người dùng trả phí, trong khi quyền truy cập Opus 4 phụ thuộc vào gói cụ thể của bạn. Các model có thể được sử dụng trên website của GitHub, VS Code và ứng dụng di động.

Hình 4. Các model Claude 4 trên GitHub Copilot.

Claude 4 cũng có sẵn trên các nền tảng như Amazon Bedrock và Vertex AI của Google Cloud.

Các tích hợp này giúp việc sử dụng model trong các ứng dụng cloud và công cụ doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn.

Những điểm chính#

Claude 4 là một ví dụ điển hình cho thấy các model AI đã tiến xa đến đâu. Với khả năng suy luận mạnh hơn, bộ nhớ tốt hơn và khả năng xử lý cả văn bản lẫn hình ảnh, model này được xây dựng cho những công việc thực tế phức tạp hơn.

Dù bạn đang lập trình, phân tích dữ liệu hay xây dựng các công cụ được hỗ trợ bởi AI, Claude 4 có thể hỗ trợ các tác vụ của bạn. Khi LLM tiếp tục được cải thiện, những công cụ như Claude nhiều khả năng sẽ trở nên phổ biến hơn trong các workflow hằng ngày.

Tìm hiểu thêm về AI trên repository GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng đang phát triển. Khám phá những tiến bộ trong AI bán lẻ và thị giác máy tính trong nông nghiệp. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và biến các dự án AI thị giác của bạn thành hiện thực.