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计划旅行、调试代码、分析图表或总结法律文件等任务通常需要使用不同的工具或具备相关领域的专业知识。如今，得益于人工智能的最新进展，一个大型语言模型（LLM）就能协助完成所有这些任务。
LLM 是一种人工智能模型，经过训练可以理解和生成人类语言。它通过分析大量文本（书籍、网站、对话等）来学习，以识别与人的书写和说话方式相关的模式。经过训练后，LLM 可以回答问题、编写代码、总结文档以及执行许多其他基于语言的任务，通常只需很少的指导。
Anthropic就是一家建立这类模型的公司。Anthropic 公司成立于 2021 年，由一群OpenAI前员工组成，致力于创建安全、可靠、易于使用的人工智能系统。他们最新发布的 Claude 4 模型系列包括两个版本：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4。
Claude Opus 4 于 2025 年 5 月 22 日发布，用于完成需要深入推理和持续专注的复杂任务，例如处理大型代码库或进行深入研究。在一次测试中，它甚至能够通过创建和引用自己的记忆文件来玩《口袋妖怪红色》，并在游戏中途生成导航指南，帮助自己保持正确的方向。
Claude Sonnet 4 虽然功能没有那么强大，但速度更快、效率更高，是完成写作、总结和一般问题解决等日常任务的可靠选择。在本文中，我们将介绍 Claude 4 的主要功能以及它的优势所在。让我们开始吧！
在深入了解克劳德 4 及其功能之前，我们先来了解一下大型语言模型在现实世界中的应用。
大多数先进的 LLM 都建立在一种称为转换器的机器学习架构上，这种架构可以帮助它们理解长篇文本中单词之间的关系。这使得它们不仅能自动完成句子，还能总结文档、编写代码、回答问题和翻译语言。
事实上，LLM 的主要优势在于其灵活性。一旦经过训练，它们就可以用来执行各种任务，几乎不需要额外的调整。这使得它们在客户支持、教育、软件开发、内容创建和研究等应用中大显身手。
随着人工智能应用的增加，LLM 正在帮助客户服务团队实现自动回复，利用辅导工具为学生提供支持，在 VS Code 等编码环境中为开发人员提供帮助，并让专业人士轻松筛选合同、报告和数据。同时，一些 LLM 正在被集成到人工智能代理中，这些代理可以执行规划、研究或编写工作流程等多步骤任务。
Anthropic 的克劳德（Claude）模型在速度、推理和整体能力方面，每一次发布都有稳步提升。以下是克劳德模型系列在克劳德 4 之前的发展概况：
Claude 4 改变了大型语言模型处理复杂、长期任务的设计思路。Anthropic 的最新模型 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4 并不只关注速度或输出质量，而是旨在支持持续推理、改进上下文处理和更可靠的性能。
例如，克劳德 4 型机器人会更谨慎地思考，避免使用捷径或技巧来完成任务。事实上，与 Sonnet 3.7 等早期版本相比，它们这样做的可能性降低了 65%。
这两种模式的另一个主要特点是扩展思维，使他们能够在做出反应之前暂停并考虑多个步骤。这使得克劳德 4 在需要深思熟虑、逐步推理的情况下特别有用，例如浏览分支任务、规划多阶段流程或撰写结构化内容。
此外，Claude Opus 4 还引入了改进的内存功能。当开发人员提供对本地文件的访问权限时，模型可以创建和引用持久内存文件，以便在不同会话中跟踪关键细节。
这两种模型还能与外部工具协同工作。Claude 4 可以使用一个名为 "模型上下文协议"（MCP）的概念连接到应用程序接口和文件系统。这样，开发人员就能创建人工智能系统，生成响应、与现实世界的数据交互、运行后台任务或使用自定义工具作为工作流程的一部分。
代理人工智能（agentic AI）和 "模型上下文协议"（Model Context Protocol）等概念对于如何使用《克劳德 4》至关重要。这些模型不仅仅是为了响应提示而设计的，它们还能承担更多任务，与工具相连接，并作为更大系统的一部分运行。
接下来，让我们探讨一下克劳德 4 如何用于编码和图像分析等应用。
即使对于经验丰富的开发人员来说，编写简洁可靠的代码有时也很有挑战性。这就是为什么结对编程（一人编写，另一人审核）多年来一直是一种值得信赖的方法。有了 Claude Opus 4 这样的人工智能模型，开发人员现在可以从智能助手那里获得类似的支持。
Claude Opus 4 可以处理复杂的编码项目。它在 SWE-bench 和 Terminal-bench 等基准测试中表现出色，SWE-bench 测试人工智能模型修复开源代码中真实错误的能力，Terminal-bench 则测试它在命令行环境中处理任务的能力。有趣的是，Claude Opus 4 已经通过 Claude Code 被用于 VS Code 等工具中，帮助完成编写新函数、提出编辑建议或修复错误等任务。
克劳德 4 不仅能处理文本和代码，还能分析图像。在早期型号的基础上，它现在拥有了更强大的视觉功能，可以在分析和解释文字内容的同时分析和解释图像。它还能同时支持多张图片，这在比较设计、阅读图表、总结图表或审查用户界面模型等任务时非常方便。
虽然克劳德很擅长解读视觉效果，但它也有局限性：它无法识别人，在处理象棋棋盘或时钟这样的精确布局时可能会遇到困难，而且它也不是为医疗诊断而设计的。对于任何重要的使用案例，最好仔细检查其输出结果。
经过深思熟虑后，Claude 4 的图像功能可以为开发人员调试可视化界面、教育工作者制作学习材料和研究人员审查可视化数据提供支持，使其成为结合文本和图像的多模式任务的有效工具。
这里有几种尝试克劳德 4 的方法：
Claude 4 还可在亚马逊 Bedrock 和谷歌云的 Vertex AI 等平台上使用。
这些集成使得在云应用程序和企业工具中使用该模型变得更加容易。
克劳德 4 是人工智能模型发展到今天的一个很好的例子。它拥有更强的推理能力、更好的记忆力以及处理文本和图像的能力，可以胜任更复杂的实际工作。
无论您是在编码、分析数据，还是在构建人工智能驱动的工具，Claude 4 都能为您的任务提供支持。随着 LLM 的不断改进，像 Claude 这样的工具在日常工作流程中可能会越来越常见。
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