3 tháng 6, 2025
Khám phá các tính năng của Claude 4 từ Anthropic, bao gồm các bản cập nhật về khả năng suy luận, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và các cải tiến hiệu suất chung.
Các tác vụ như lên kế hoạch cho một chuyến đi, gỡ lỗi mã, phân tích biểu đồ hoặc tóm tắt một tài liệu pháp lý thường yêu cầu sử dụng các công cụ khác nhau hoặc có kiến thức chuyên môn. Ngày nay, nhờ những tiến bộ gần đây của AI, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) duy nhất có thể hỗ trợ tất cả các tác vụ này.
LLM là một loại mô hình AI đã được đào tạo để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Nó học bằng cách phân tích một lượng lớn văn bản (sách, trang web, cuộc trò chuyện, v.v.) để nhận ra các mẫu liên quan đến cách mọi người viết và nói. Sau khi được đào tạo, LLM có thể trả lời các câu hỏi, viết mã, tóm tắt tài liệu và thực hiện nhiều tác vụ dựa trên ngôn ngữ khác, thường chỉ với một chút hướng dẫn.
Một công ty 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 khả năng suy luận sâu sắc và tập trung liên tục, như làm việc thông qua các cơ sở mã lớn hoặc tiến hành nghiên cứu chuyên sâu. Trong một thử nghiệm, nó thậm chí có thể chơi Pokémon Red bằng cách tạo và tham khảo các tệp bộ nhớ của riêng mình, tạo ra một hướng dẫn điều hướng giữa trò chơi để giúp nó đi đúng hướng.
Claude Sonnet 4, mặc dù không mạnh mẽ bằng, nhưng nhanh hơn và hiệu quả hơn, khiến nó trở thành một 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 tác động của nó. Hãy bắt đầu nào!
Trước khi đi sâu vào Claude 4 và các tính năng của nó, hãy cùng xem qua cách các mô hình ngôn ngữ lớn đang được sử dụng trong thế giới thực.
Hầu hết các LLM tiên tiến nhất được xây dựng trên một kiến trúc học máy gọi là transformer, giúp chúng hiểu mối quan hệ giữa các từ trong các đoạn văn bản dài. Điều này giúp chúng 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, một điểm mạnh chính của LLM là tính linh hoạt của chúng. Sau khi được huấn luyện, chúng có thể được sử dụng để thực hiện một loạt các tác vụ với ít hoặc không cần điều chỉnh thêm. Điều này làm cho chúng hữu ích trong các ứng dụng từ hỗ trợ khách hàng và giáo dục đến phát triển phần mềm, tạo nội dung và nghiên cứu.
Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng, LLM đang giúp các nhóm dịch vụ khách hàng tự động hóa các phản hồi, hỗ trợ sinh viên bằng các công cụ dạy kèm, hỗ trợ các nhà phát triển bên trong các môi trường mã hóa như VS Code và cho phép các chuyên gia sàng lọc các hợp đồng, báo cáo và dữ liệu một cách dễ dàng. Trong khi đó, một số LLM đang được tích hợp vào AI agents (tác nhân AI) có thể thực hiện các tác vụ nhiều bước như lập kế hoạch, nghiên cứu hoặc viết quy trình làm việc.
Các mô hình Claude của Anthropic đã liên tục được cải thiện về tốc độ, khả năng suy luận và khả năng tổng thể với mỗi bản phát hành. Dưới đây là tổng quan nhanh về cách dòng Claude đã phát triển cho đến Claude 4:
Claude 4 thay đổi cách tiếp cận về thiết kế của các mô hình 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 mô hình mới nhất của Anthropic, Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4, hướng đến hỗ trợ lập luận bền vững, cải thiện khả năng xử lý ngữ cảnh 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 thủ thuật để hoàn thành nhiệm vụ. Trên thực tế, chúng ít có khả năng làm như vậy hơn 65% so với các phiên bản trước như Sonnet 3.7.
Một tính năng quan trọng khác trong cả hai mô hình là tư duy mở rộng, cho phép chúng tạm dừng và xem xét nhiều bước trước khi phản hồi. Điều này làm cho Claude 4 đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà lý luận từng bước, chu đáo là quan trọng, chẳng hạn như điều hướng các tác vụ phân nhánh, lập kế hoạch 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 cung 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 chính trong các phiên.
Cả hai mô hình cũng được xây dựng để hoạt động với các công cụ bên ngoài. Claude 4 có thể kết nối với API và hệ thống tệp bằng một khái niệm gọi là Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP). Điều này cho phép các nhà phát triển tạo ra các hệ thống AI có thể tạo phản hồi, tương tác với dữ liệu thực tế, chạy các tác vụ nền hoặc sử dụng các công cụ tùy chỉnh như một phần của quy trình làm việc.
Các khái niệm như AI đại diện và Giao thức ngữ cảnh mô hình là trọng tâm của cách Claude 4 được sử dụng. Các mô hình này không chỉ được xây dựng để phản hồi các lời nhắc mà còn được thiết kế để đảm nhận các tác vụ phức tạp hơn, kết nối với các công cụ và hoạt động như một phần của các hệ thống lớn hơn.
Tiếp theo, hãy khám phá cách Claude 4 có thể được sử dụng trong các ứng dụng như mã hóa và phân tích hình ảnh.
Việc viết mã nguồn rõ ràng và đáng tin cậy đôi khi có thể là một thách thức, ngay cả đối với các nhà phát triển giàu kinh nghiệm. Đó là lý do tại sao lập trình cặp đôi (pair programming), trong đó một người viết mã và người kia xem xét lại, đã là một phương pháp được tin dùng 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 mã hóa phức tạp. Nó đạt điểm cao trong các bài kiểm tra như SWE-bench, kiểm tra khả năng của một mô hình AI trong việc sửa các lỗi thực tế trong mã nguồn mở, và Terminal-bench, kiểm tra cách nó xử lý các tác vụ trong môi trường dòng lệnh. Điều thú vị là Claude Opus 4 đã được sử dụng trong các công cụ như VS Code thông qua Claude Code, nơi nó giúp ích cho các tác vụ như viết các hàm mới, đề xuất chỉnh sửa hoặc sửa lỗi.
Claude 4 không chỉ giỏi về văn bản và mã; 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 bằng văn bản. Nó cũng hỗ trợ nhiều hình ảnh cùng một lúc, điều này rất hữu ích cho các tác vụ như so sánh thiết kế, đọc biểu đồ, tóm tắt sơ đồ hoặc xem xét bản nháp giao diện người dùng.
Mặc dù Claude giỏi diễn giải hình ảnh, nhưng nó có những giới hạn: nó không thể nhận ra người, có thể gặp khó khăn với các bố cục chính xác như bàn cờ hoặc đồng hồ và không được thiết kế để chẩn đoán y tế. Đối với bất kỳ trường hợp sử dụng quan trọng nào, tốt nhất là bạn nên kiểm tra kỹ kết quả đầu ra của nó.
Nếu được sử dụng một cách cẩn trọng, khả năng xử lý 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 trực quan - biến nó thành một công cụ hiệu quả cho các tác vụ đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh.
Dưới đây là một vài cách để dùng thử Claude 4:
Claude 4 cũng có sẵn trên các nền tảng như Amazon Bedrock và Vertex AI của Google Cloud.
Những tích hợp này giúp sử dụng mô hình dễ dàng hơn trong các ứng dụng đám mây và công cụ doanh nghiệp.
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 để thực hiện các công việc phức tạp, thực tế hơn.
Cho dù bạn đang viết code, phân tích dữ liệu hay xây dựng các công cụ hỗ trợ AI, Claude 4 có thể hỗ trợ các tác vụ của bạn. Khi LLM tiếp tục được cải thiện, các công cụ như Claude có thể sẽ trở nên phổ biến hơn trong quy trình làm việc hàng ngày.
Tìm hiểu thêm về AI trên kho lưu trữ GitHub 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 thị giác máy tính trong nông nghiệp. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và hiện thực hóa các dự án Vision AI của bạn.
