Такие задачи, как планирование поездки, отладка кода, анализ графика или краткое изложение юридического документа, обычно требуют использования различных инструментов или специальных знаний. Сегодня, благодаря последним достижениям в области ИИ, одна большая языковая модель (LLM) может помочь в решении всех этих задач.

LLM - это тип модели ИИ, обученной понимать и генерировать человеческий язык. Она учится, анализируя огромные объемы текста (книги, веб-сайты, разговоры и т. д.), чтобы распознать закономерности, связанные с тем, как люди пишут и говорят. После обучения LLM может отвечать на вопросы, писать код, обобщать документы и выполнять множество других задач на основе языка, часто без особых инструкций.

Одна из компаний, создающих подобные модели, - Anthropic. Основанная в 2021 году группой бывших сотрудников OpenAI, Anthropic фокусируется на создании безопасных, надежных и простых в работе систем искусственного интеллекта. Их последний релиз - семейство моделей Claude 4, которое включает в себя две версии: Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4.

Выпущенный 22 мая 2025 года, Claude Opus 4 предназначен для выполнения более сложных задач, требующих глубоких рассуждений и длительной концентрации внимания, например, для работы с большими кодовыми базами или проведения глубоких исследований. В одном из тестов он даже смог играть в Pokémon Red, создавая и ссылаясь на свои собственные файлы памяти, генерируя навигационный гид в середине игры, чтобы помочь ему не сбиться с пути.

‍

Claude Sonnet 4, хотя и не такой мощный, но более быстрый и эффективный, что делает его надежным выбором для повседневных задач, таких как написание текстов, подведение итогов и решение общих проблем. В этой статье мы рассмотрим ключевые особенности Claude 4 и то, на что он оказывает влияние. Давайте начнем!

Обзор больших языковых моделей (LLM)

Прежде чем мы погрузимся в Claude 4 и его возможности, давайте рассмотрим, как большие языковые модели используются в реальном мире.

Большинство современных LLM построены на архитектуре машинного обучения, называемой трансформатором, которая помогает им понимать взаимосвязи между словами в длинных фрагментах текста. Это позволяет им не просто автозаполнять предложения - они могут резюмировать документы, писать код, отвечать на вопросы и переводить языки.

На самом деле, ключевым преимуществом LLM является их гибкость. После обучения их можно использовать для выполнения широкого спектра задач без дополнительной настройки. Это делает их полезными в самых разных областях - от поддержки клиентов и образования до разработки программного обеспечения, создания контента и исследований.

‍

С ростом внедрения ИИ LLM помогают командам по обслуживанию клиентов автоматизировать ответы, помогают студентам с помощью репетиторских инструментов, помогают разработчикам в средах кодирования, таких как VS Code, и позволяют специалистам легко просматривать контракты, отчеты и данные. В то же время некоторые LLM интегрируются в ИИ-агенты, которые могут выполнять многоэтапные задачи, такие как планирование, исследование или написание рабочих процессов.

Эволюция магистратуры Клода

С каждым выпуском модели Claude компании Anthropic неуклонно улучшаются в плане скорости, аргументации и общих возможностей. Вот краткий обзор развития семейства Claude до выхода Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 и 2.1: Эти ранние модели были разработаны для экономичных и быстрых ответов. В Claude 2.1 была реализована поддержка контекстов с 200 000 токенов (это означает, что он может обрабатывать длинные данные, такие как полные стенограммы, за одно взаимодействие).
  ‍
• Claude 3 Haiku и 3,5 Haiku: Это были легкие модели, оптимизированные для скорости и эффективности. Они идеально подходили для приложений реального времени, таких как подведение итогов, базовый чат и поддержка клиентов.
  ‍
• Claude 3 Sonnet и 3,5 Sonnet: Обе модели были сбалансированы и обеспечивали высокую производительность без ущерба для скорости. Благодаря поддержке больших запросов и длинных выходных данных эти модели хорошо подходят для использования в различных сферах бизнеса.
  ‍
• Клод 3 Опус: Это была высокопроизводительная модель, предназначенная для решения сложных задач, требующих большого объема рассуждений. Хотя Opus работает медленнее и требует больше ресурсов, он давал подробные и точные ответы, поэтому хорошо подходил для исследовательской, стратегической и творческой работы.
  ‍
• Claude 3.7 Sonnet: Это была самая продвинутая модель Claude до выхода Claude 4. В ней появился режим расширенного мышления для более глубоких ответов, улучшилась согласованность при выполнении длительных заданий, и она идеально подходила для продвинутого программирования, детального анализа и написания длинных текстов.

Знакомство с Клодом 4 из Anthropic

Claude 4 меняет представление о том, как разрабатываются большие языковые модели для решения сложных и длительных задач. Последние модели Anthropic, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4, не сосредоточены исключительно на скорости или качестве вывода, а нацелены на поддержку устойчивых рассуждений, улучшенную работу с контекстом и более надежную работу. 

Например, модели Claude 4 думают более тщательно и не используют короткие пути или уловки для завершения задач. По сравнению с более ранними версиями, такими как Sonnet 3.7, они делают это на 65 % реже.

Еще одна ключевая особенность обеих моделей - расширенное мышление, которое позволяет им делать паузы и обдумывать несколько шагов, прежде чем ответить. Это делает Claude 4 особенно полезным в ситуациях, когда важны вдумчивые, пошаговые рассуждения, например при решении разветвленных задач, планировании многоэтапных процессов или написании структурированного контента.

Кроме того, в Claude Opus 4 улучшены возможности работы с памятью. Когда разработчики предоставляют доступ к локальным файлам, модель может создавать и ссылаться на файлы постоянной памяти, чтобы отслеживать ключевые детали в разных сессиях. 

Обе модели также созданы для работы с внешними инструментами. Claude 4 может подключаться к API и файловым системам с помощью концепции под названием Model Context Protocol (MCP). Это позволяет разработчикам создавать системы искусственного интеллекта, которые могут генерировать ответы, взаимодействовать с данными реального мира, выполнять фоновые задачи или использовать пользовательские инструменты в рамках рабочего процесса.

Применение модели искусственного интеллекта Клода 4

Такие понятия, как агентный ИИ и протокол "модель-контекст", являются центральными в использовании Клода 4. Эти модели созданы не только для того, чтобы отвечать на подсказки, но и для выполнения более сложных задач, взаимодействия с инструментами и работы в составе больших систем.

Далее мы рассмотрим, как Клод 4 может использоваться в таких приложениях, как кодирование и анализ изображений.

Обзор возможностей кодирования Claude Opus 4

Написание чистого, надежного кода порой бывает непростой задачей даже для опытных разработчиков. Именно поэтому парное программирование, когда один человек пишет, а другой проверяет, является надежным подходом на протяжении многих лет. С такими моделями ИИ, как Claude Opus 4, разработчики теперь могут получить аналогичную поддержку от интеллектуального помощника.

Claude Opus 4 создан для работы со сложными проектами по кодированию. Он показал хорошие результаты в таких тестах, как SWE-bench, который проверяет, насколько хорошо модель искусственного интеллекта может исправлять реальные ошибки в открытом коде, и Terminal-bench, который проверяет, как он справляется с задачами в среде командной строки. Интересно, что Claude Opus 4 уже используется в таких инструментах, как VS Code через Claude Code, где он помогает в решении таких задач, как написание новых функций, предложение правок или исправление ошибок.

‍

возможности видения laude 4

Claude 4 умеет не только работать с текстом и кодом, но и анализировать изображения. Развивая предыдущие модели, он получил более мощные визуальные возможности, которые позволяют ему анализировать и интерпретировать изображения наряду с письменным контентом. Кроме того, он поддерживает работу с несколькими изображениями одновременно, что очень удобно для таких задач, как сравнение дизайна, чтение графиков, обобщение диаграмм или просмотр макетов пользовательского интерфейса. 

Хотя Claude хорошо справляется с интерпретацией визуальных образов, у него есть ограничения: он не может распознавать людей, может испытывать трудности с точными макетами, например шахматными досками или часами, и не предназначен для медицинской диагностики. При использовании в критических ситуациях лучше перепроверить его результаты.

При продуманном использовании возможности Claude 4 по работе с изображениями могут помочь разработчикам в отладке визуальных интерфейсов, преподавателям - в создании учебных материалов, а исследователям - в изучении визуальных данных, что делает его эффективным инструментом для решения мультимодальных задач, сочетающих текст и изображения.

Как опробовать возможности Anthropic Claude 4

Вот несколько способов опробовать Клод 4:

• Claude.ai: Вы можете использовать Claude непосредственно на сайте Anthropic. Sonnet 4 доступен с базовой учетной записью, а Opus 4 требует доступа через уровень Pro.
  ‍
• Антропный API: Разработчики могут интегрировать Claude в свои собственные инструменты или сервисы с помощью API. Поддерживаются обе модели, Sonnet и Opus, а для настройки требуется ключ API.
  ‍
• GitHub Copilot: Claude 4 доступен в чате GitHub Copilot. Sonnet 4 доступен платным пользователям, а доступ к Opus 4 зависит от вашего тарифного плана. Модели можно использовать на сайте GitHub, в VS Code и мобильном приложении.

‍

Claude 4 также доступен на таких платформах, как Amazon Bedrock и Google Cloud's Vertex AI.

Эти интеграции облегчают использование модели в облачных приложениях и корпоративных инструментах.

Основные выводы

Claude 4 - отличный пример того, как далеко продвинулись модели искусственного интеллекта. Благодаря более глубоким рассуждениям, лучшей памяти и способности работать с текстом и изображениями он создан для более сложной работы в реальном мире. 

Если вы занимаетесь кодированием, анализом данных или созданием инструментов на базе ИИ, Claude 4 поможет вам в решении ваших задач. По мере совершенствования LLM такие инструменты, как Claude, будут все чаще использоваться в повседневных рабочих процессах.

Узнайте больше об искусственном интеллекте в нашем репозитории GitHub и станьте частью нашего растущего сообщества. Изучите достижения в области ИИ в розничной торговле и компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты в области искусственного интеллекта.