Khám phá Anthropic Các tính năng của Claude 4 bao gồm các bản cập nhật về khả năng suy luận, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và cải tiến hiệu suất chung.
Các nhiệm vụ như lập kế hoạch cho chuyến đi, gỡ lỗi mã, phân tích biểu đồ hoặc tóm tắt tài liệu pháp lý thường yêu cầu sử dụng các công cụ khác nhau hoặc có chuyên môn về lĩnh vực này. 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 nhiệm 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 nhiệm vụ khác dựa trên ngôn ngữ, thường với ít 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 của OpenAI , Anthropic tập trung vào việc tạo ra các hệ thống AI an toàn, đáng tin cậy và dễ sử dụng. Phiên bản mới nhất của họ là dòng sản phẩm 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 nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi lý luận sâu sắc và tập trung liên tục, chẳng hạn như xử lý 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 chiếu các tệp bộ nhớ của riêng mình, tạo ra hướng dẫn điều hướng giữa trò chơi để giúp nó đi đúng hướng.
Claude Sonnet 4, tuy không mạnh bằng, nhưng nhanh hơn và hiệu quả hơn, khiến nó trở thành 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 nơi nó tạo ra tác động. Hãy bắt đầu nào!
Trước khi tìm hiểu sâu hơn về Claude 4 và các tính năng của nó, chúng ta hãy cùng tìm hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng trong thế giới thực.
Hầu hết các LLM tiên tiến đều được xây dựng trên kiến trúc máy học 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 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 chính của LLM là tính linh hoạt. Sau khi được đào tạo, họ có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau với ít hoặc không cần điều chỉnh thêm. Điều này khiến họ 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 tăng lên, LLM đang giúp các nhóm dịch vụ khách hàng tự động hóa phản hồi, hỗ trợ sinh viên bằng các công cụ hướng dẫn, hỗ trợ các nhà phát triển bên trong môi trường mã hóa như VS Code và cho phép các chuyên gia sàng lọc hợp đồng, báo cáo và dữ liệu dễ dàng. Trong khi đó, một số LLM đang được tích hợp vào các tác nhân AI có thể thực hiện các tác vụ nhiều bước như lập kế hoạch, nghiên cứu hoặc viết quy trình làm việc.
Anthropic Các mô hình Claude đã được cải thiện đều đặn về tốc độ, khả năng suy luận và khả năng tổng thể qua mỗi bản phát hành. Sau đây là tổng quan nhanh về cách gia đình Claude đã phát triển dẫn đến Claude 4:
Claude 4 thay đổi cách kể chuyện xung quanh cách các mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để xử lý các tác vụ phức tạp, chạy lâu dài. Thay vì chỉ tập trung vào tốc độ hoặc chất lượng đầu ra, Anthropic Các mô hình mới nhất của Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4 hướng đến mục tiêu hỗ trợ suy luận bền vững, xử lý ngữ cảnh được cải thiện và hiệu suất đáng tin cậy hơn.
Ví dụ, các mô hình Claude 4 suy nghĩ cẩn thận hơn và tránh sử dụng các phím 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 đó như Sonnet 3.7.
Một tính năng quan trọng khác trong cả hai mô hình là tư duy mở rộng, cho phép họ tạm dừng và cân nhắc 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 có ý nghĩa, chẳng hạn như điều hướng các tác vụ phân nhánh, lập kế hoạch cho các quy trình nhiều giai đoạn hoặc viết nội dung có cấu trúc.
Ngoài ra, Claude Opus 4 giới thiệu 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 khái niệm gọi là Giao thức bối 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 lý và Giao thức bối cảnh mô hình là trọng tâm cho cách sử dụng Claude 4. Các mô hình này không chỉ được xây dựng để phản hồi lời nhắc - chúng được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, kết nối với các công cụ và hoạt động như một phần của các hệ thống lớn hơn.
Tiếp theo, chúng ta hãy khám phá cách Claude 4 có thể được sử dụng trong các ứng dụng như mã hóa và phân tích hình ảnh.
Viết mã sạch, đáng tin cậy đôi khi có thể là một thách thức, ngay cả đối với các nhà phát triển có kinh nghiệm. Đó là lý do tại sao lập trình theo cặp, trong đó một người viết và người kia đánh giá, đã trở thành một phương pháp đáng tin cậy trong nhiều năm. Với các mô hình AI như Claude Opus 4, các nhà phát triển 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 mã hóa phức tạp. Nó đạt điểm cao trên các chuẩn mực như SWE-bench, kiểm tra mức độ mô hình AI có thể sửa lỗi thực tế trong mã nguồn mở tốt như thế nào 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 hỗ trợ các tác vụ như viết hàm mới, đề xuất chỉnh sửa hoặc sửa lỗi.
Claude 4 không chỉ tốt với văn bản và mã; nó còn có thể phân tích hình ảnh . Dựa trên các mô hình trước đó, giờ đây nó có khả năng trực quan mạnh mẽ hơn cho phép nó phân tích và diễn giải hình ảnh cùng với nội dung đã viết. Nó cũng hỗ trợ nhiều hình ảnh cùng một lúc, rất hữu ích cho các tác vụ như so sánh thiết kế, đọc biểu đồ, tóm tắt sơ đồ hoặc xem lại bản mô phỏng giao diện người dùng.
Mặc dù Claude giỏi trong việc diễn giải hình ảnh, nhưng nó vẫn có những hạn chế: nó không thể nhận dạng con người, có thể gặp khó khăn với các bố cục chính xác như bàn cờ vua hoặc đồng hồ và không được thiết kế để chẩn đoán y khoa. Đối với bất kỳ trường hợp sử dụng quan trọng nào, tốt nhất là kiểm tra lại kết quả đầu ra của nó.
Khi được sử dụng một cách chu đáo, khả năng hình ảnh của Claude 4 có thể hỗ trợ các nhà phát triển gỡ lỗi giao diện trực quan, các nhà giáo dục tạo ra tài liệu học tập và các nhà nghiên cứu xem xét dữ liệu trực quan - biến nó thành một công cụ có tác động mạnh mẽ cho các tác vụ đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh.
Sau đây là một số cách để thử Claude 4:
Claude 4 cũng có sẵn trên các nền tảng như Amazon Bedrock và Google Trí tuệ nhân tạo đỉnh cao của Cloud.
Những tích hợp này giúp việc sử dụng mô hình trong các ứng dụng đám mây và công cụ doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn.
Claude 4 là một ví dụ tuyệt vời về việc các mô hình AI đã tiến xa đến mức nào. Với khả năng lý luận mạnh mẽ hơn, trí nhớ tốt hơn và khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh, nó được xây dựng cho công việc phức tạp hơn, thực tế hơn.
Cho dù bạn đang mã hóa, phân tích dữ liệu hay xây dựng các công cụ hỗ trợ AI, Claude 4 đều có thể hỗ trợ các tác vụ của bạn. Khi LLM tiếp tục 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 trong 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.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
