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

Các tác vụ như lên kế hoạch cho chuyến đi, gỡ lỗi mã, phân tích biểu đồ hoặc tóm tắt tài liệu pháp lý thường đòi hỏi phải sử dụng nhiều công cụ khác nhau hoặc có chuyên môn trong lĩnh vực liên quan. Ngày nay, nhờ những tiến bộ gần đây của AI, một model ngôn ngữ lớn (LLM) duy nhất có thể hỗ trợ thực hiện tất cả các tác vụ này.

LLM là một loại model AI được huấn luyện để hiểu và tạo ngôn ngữ của con người. Model học bằng cách phân tích lượng văn bản khổng lồ (sách, trang web, hội thoại và nhiều nội dung khác) để nhận diện các quy luật trong cách mọi người viết và nói. Sau khi được huấn luyện, LLM có thể trả lời câu hỏi, viết mã, tóm tắt tài liệu và thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ khác, thường chỉ cần rất ít chỉ dẫn.

Anthropic là một công ty phát triển các loại model này. Được thành lập năm 2021 bởi một nhóm cựu nhân viên OpenAI, Anthropic tập trung tạo ra các hệ thống AI an toàn, đáng tin cậy và dễ sử dụng. Sản phẩm mới nhất của công ty là dòng model Claude 4, gồm hai phiên bản: Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4.

Ra mắt ngày 22 tháng 5 năm 2025, Claude Opus 4 được xây dựng để xử lý các tác vụ phức tạp hơn, đòi hỏi khả năng suy luận chuyên sâu và duy trì tập trung trong thời gian dài, chẳng hạn như làm việc với các codebase lớn hoặc tiến hành nghiên cứu chuyên sâu. Trong một thử nghiệm, model thậm chí còn chơi được Pokémon Red bằng cách tạo và tham chiếu các file bộ nhớ của riêng mình, đồng thời tạo hướng dẫn điều hướng ngay giữa trò chơi để không đi chệch mục tiêu.

Hình 1. Ví dụ Claude 4 chơi Pokémon.

Claude Sonnet 4 tuy không mạnh bằng nhưng nhanh và hiệu quả hơn, nên 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 tìm hiểu các tính năng chính của Claude 4 và những lĩnh vực mà model đang tạo ra tác động. Bắt đầu nào!

Tổng quan về model ngôn ngữ lớn (LLM)#

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

Phần lớn LLM tiên tiến nhất được xây dựng trên một kiến trúc machine learning có tên là Transformer, giúp model hiểu mối quan hệ giữa các từ trong những văn bản dài. Nhờ đó, model có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ tự động hoàn thành câu: chúng có thể tóm tắt tài liệu, viết mã, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.

Trên thực tế, điểm mạnh cốt lõi của LLM là tính linh hoạt. Sau khi được huấn luyện, LLM có thể được dùng cho nhiều tác vụ mà không cần hoặc chỉ cần tinh chỉnh thêm rất ít. Điều này khiến LLM hữu ích trong nhiều 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 mức độ ứng dụng AI tăng lên, LLM đang giúp các nhóm dịch vụ khách hàng tự động hóa phản hồi, hỗ trợ học sinh và sinh viên bằng các công cụ gia sư, hỗ trợ nhà phát triển ngay trong các môi trường lập trình như VS Code, đồng thời 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 AI agent có thể thực hiện các tác vụ nhiều bước như lập kế hoạch, nghiên cứu hoặc triển khai quy trình viết nội dung.

Quá trình phát triển của các LLM Claude#

Các model Claude của Anthropic liên tục được cải thiện về tốc độ, khả năng suy luận và năng lực tổng thể qua mỗi lần phát hành. Dưới đây là tổng quan nhanh về quá trình phát triển của dòng Claude cho đến Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 và 2.1: Các model đời đầu này được thiết kế để phản hồi nhanh với chi phí hợp lý. Claude 2.1 giới thiệu khả năng hỗ trợ ngữ cảnh 200.000 token, tức là model có thể xử lý 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 về tốc độ và hiệu quả. Các model này phù hợp với những 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 model cân bằng, mang lại hiệu suất mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến tốc độ. Với khả năng hỗ trợ prompt lớn và đầu ra dài, các model này phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng trong doanh nghiệp.
• Claude 3 Opus: Đây là model hiệu suất cao được thiết kế cho các tác vụ phức tạp, đòi hỏi nhiều khả năng suy luận. Dù chậm hơn và tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn, Opus tạo ra 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 giới thiệu chế độ suy nghĩ mở rộng để đưa ra 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 thiết kế model ngôn ngữ lớn để xử lý các tác vụ phức tạp kéo dài. Thay vì chỉ tập trung vào tốc độ hoặc chất lượng đầu ra, các model mới nhất của Anthropic, Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4, hướng đến việc hỗ trợ suy luận bền bỉ, xử lý ngữ cảnh tốt hơn và hiệu suất đáng tin cậy hơn.

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

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

Ngoài ra, Claude Opus 4 có khả năng ghi nhớ được cải thiện. Khi nhà phát triển cấp quyền truy cập vào các file cục bộ, model có thể tạo và tham chiếu các file bộ nhớ bền vững để theo dõi thông tin quan trọng qua nhiều phiên.

Cả hai model cũng được xây dựng để làm việc 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 nhà phát triển tạo các hệ thống AI có thể tạo phản hồi, tương tác với dữ liệu thực tế, chạy tác vụ nền hoặc sử dụng công cụ tùy chỉnh trong một workflow.

Các ứng dụng của model AI Claude 4#

Các khái niệm như AI tác tử và Giao thức ngữ cảnh model đóng vai trò cốt lõi trong cách Claude 4 được thiết kế để sử dụng. Các model này không chỉ được xây dựng để phản hồi prompt mà còn để đảm nhận những tác vụ phức tạp hơn, kết nối với công cụ và vận hành như một phần của các hệ thống lớn hơn.

Tiếp theo, hãy cùng khám phá cách sử dụng Claude 4 trong các ứng dụng như lập trình và phân tích hình ảnh.

Khám phá khả năng lập trình của Claude Opus 4#

Viết mã sạch và đáng tin cậy đôi khi có thể là một thách thức, ngay cả với nhà phát triển giàu kinh nghiệm. Đó là lý do lập trình cặp, trong đó một người viết mã còn người kia rà soát, đã là một phương pháp đáng tin cậy trong nhiều năm. Với các model AI như Claude Opus 4, 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 lập trình phức tạp. Model đạt kết quả tốt trên các benchmark như SWE-bench, dùng để đánh giá khả năng sửa lỗi thực tế trong mã nguồn mở của model AI, và Terminal-bench, dùng để kiểm tra cách model xử lý các tác vụ trong môi trường dòng lệnh. Đáng chú ý, Claude Opus 4 hiện đã được sử dụng trong các công cụ như VS Code thông qua Claude Code, nơi model 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.

Khả năng thị giác của Claude 4#

Claude 4 không chỉ giỏi xử lý văn bản và mã; model còn có thể phân tích hình ảnh. Dựa trên các model trước, giờ đây model có năng lực thị giác mạnh hơn, cho phép phân tích và diễn giải hình ảnh bên cạnh nội dung văn bản. Model cũng hỗ trợ xử lý 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 đánh giá bản phác thảo giao diện người dùng.

Claude diễn giải hình ảnh tốt, nhưng vẫn có những giới hạn: model không thể nhận diện người, có thể gặp khó khăn với bố cục chính xác như bàn cờ hoặc đồng hồ, và không được thiết kế để chẩn đoán y tế. Với các trường hợp sử dụng quan trọng, tốt nhất bạn nên kiểm tra lại đầu ra của model.

Khi được sử dụng hợp lý, năng lực xử lý hình ảnh của Claude 4 có thể hỗ trợ nhà phát triển gỡ lỗi giao diện trực quan, nhà giáo dục tạo tài liệu học tập và nhà nghiên cứu đánh giá dữ liệu trực quan, qua đó biến model thành một công cụ hữu ích cho các tác vụ đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh.

Cách dùng thử các tính năng của Claude 4 từ Anthropic#

Dưới đây là một số cách 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, còn Opus 4 yêu cầu quyền truy cập qua gói Pro.
• API Anthropic: Nhà phát triển có thể tích hợp Claude vào 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 cần có API key.
• GitHub Copilot: Claude 4 khả dụng trong GitHub Copilot Chat. Sonnet 4 dành cho người dùng trả phí, còn quyền truy cập Opus 4 phụ thuộc vào gói cụ thể của bạn. Có thể sử dụng các model này trên trang GitHub, trong VS Code và trong ứng dụng di động.

Hình 4. Các model Claude 4 trong GitHub Copilot.

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

Các tích hợp này giúp sử dụng model trong ứng dụng đám mây và công cụ doanh nghiệp dễ dàng hơn.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Claude 4 là một ví dụ tiêu biểu cho thấy các model AI đã tiến xa đến mức nào. Với khả năng suy luận mạnh hơn, bộ nhớ tốt hơn và khả năng xử lý cả văn bản lẫn hình ảnh, model được xây dựng để đáp ứng những công việc phức tạp hơn trong thế giới thực.

Dù bạn đang lập trình, phân tích dữ liệu hay xây dựng công cụ ứng dụng AI, Claude 4 đều có thể hỗ trợ công việc của bạn. Khi LLM tiếp tục được cải thiện, những công cụ như Claude có thể sẽ ngày càng phổ biến trong workflow hằng ngày.

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