Anthropics Claude 4 ist draußen und erstaunlich!

Wenn es ein Feld gibt, das die Welt auf den Zehen hält, dann ist es derzeit nichts anderes als generatives KI. Jeden Tag gibt es einen neuen LLM, der den Relaxation überstrahlt und diesmal ist es Claude’s an der Reihe! Anthropic hat gerade seine anthropische Claude 4 -Modellreihe veröffentlicht. Der Begin umfasst zwei fortschrittliche Modelle: Claude Opus 4 und Claude Sonnet 4. Diese Modelle sind eine Kirsche auf allen vorhandenen LLMs da draußen und verleihen den Prime -Modellen von Google und OpenAI eine harte Konkurrenz. Sowohl die Claude 4 -Modelle zeichnen sich in der Codierung als auch bei komplexen Argumentationsaufgaben aus. Zusammen mit diesen sind die Claude 4-Modelle mit einem erweiterten KI-Modus ausgestattet, was sie in jeder Hinsicht besser macht als ihre Vorgänger. In diesem Weblog werden wir beide neuen Claude 4 -Modelle untersuchen: OPUS und Sonett sowie ihre Funktionen, Leistung und Anwendungen.

Lassen Sie uns Claude 4 -Modelle zum Testen setzen!

Was sind die Modelle Claude Opus 4 und Sonnet 4?

Die Claude 4-Modellreihe von Anthropic wird mit zwei LLMs der nächsten Era ausgestattet: Opus und Sonnet. Die beiden Modelle sind mit hybriden Denken ausgestattet und sind voller Funktionen wie überlegener Codierung, fortschrittlicher Argumentation und KI-Agentenaufbaukapazität. Abhängig von der Abfrage wechseln die Modelle von der Blitzreaktionsgeschwindigkeit für einfache Aufgaben zu einem erweiterten Denken, um eine tiefere Begründung für komplexe Aufgaben zu erhalten.

Was ist Claude Opus 4?

Dieses Modell wird als führendes KI -Codierungsmodell dargestellt. Claude Opus 4 erledigt lange und forderte Aufgaben effektiv. Es kann den Fokus über viele Schritte aufrechterhalten. Berichte zeigen Claude Opus 4 Leads in Benchmarks wie SWE-Bench mit 72,5%. Es erzielte auch 43,2% auf der Terminalbank. Diese Ergebnisse übertreffen Konkurrenten, einschließlich GPT-4.1 Und Googles Gemini 2.5 Professionalfür komplexe Argumentationsaufgaben. Das Modell bietet eine anhaltende Leistung bei komplexen Aufgaben, die mehrere Schritte beinhalten, um stundenlang ungehindert zu werden, um eine größere Leistung zu erzielen.

Was ist Claude Sonett 4?

Dieses Modell ist ein Improve von Sonnet 3.7. Es bietet ein gutes Leistungsbilanz und die Kosteneffizienz. Sonnet 4 liefert starke Codierungs- und Argumentationsfähigkeiten. Es erzielte eine Punktzahl von 72,7% auf SWE-Bench. Dieses Modell ist für den allgemeinen Gebrauch mit besserer Präzision ausgelegt. Es profitiert auch von erweiterten KI -Prinzipien. Das Modell bietet ein größeres Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz für verschiedene Anwendungsfälle und bietet eine verbesserte Steuerbarkeit für eine bessere Implementierung von Code. Obwohl das Modell in Bezug auf die Leistung unter Opus 4 liegt, gleicht es Fähigkeiten und Praktikabilität aus.

Schlüsselmerkmale von Claude 4 Fashions: Opus 4 & Sonnet 4

Die anthropischen Claude 4 -Modelle sind mit mehreren wichtigen Verbesserungen ausgestattet. Diese Funktionen verbessern ihren Nutzen und ihre Leistung.

Erweitertes Denken mit Werkzeuggebrauch (Beta)
Beide Modelle verfügen jetzt über eine Beta -Funktion. Auf diese Weise können sie externe Instruments wie Websuche verwenden. Die Verwendung dieses Instruments erfolgt bei längeren Argumentationsprozessen. Die erweiterte KI ermöglicht es Modellen, zwischen Argumentation und Instruments zu wechseln. Dieser Prozess verbessert die Genauigkeit ihrer Antworten. Dies ist eine Schlüsselentwicklung für die Behandlung komplexer Argumentationsaufgaben.
Verbesserte Speicherhandhabung
Die Modelle zeigen einen viel besseren Speicher, wenn Sie auf lokale Dateien zugreifen. Sie können wichtige Fakten extrahieren und retten. Dies hilft, die Kontinuität in Gesprächen aufrechtzuerhalten. Es ermöglicht ihnen auch, im Laufe der Zeit Wissen zu erstellen. Diese Verbesserung ist für Claude Opus 4 und seine Anwendungen von entscheidender Bedeutung.
Verfügbarkeit von Claude Code
Claude Code ist das Instrument für die Befehlszeileninteraktion von Anthropic. Es ist jetzt allgemein verfügbar. Dieses Instrument unterstützt Aufgaben im Hintergrund mithilfe von GitHub -Aktionen. Es stellt sich auch mit Entwicklungsumgebungen wie VS -Code und Jetbrains verbunden. Diese Verbindung macht die Paarprogrammierung glatter und verbessert den Nutzen dieses KI -Codierungsmodells.
Neue API -Funktionen
Anthropic hat auch vier neue API -Funktionen veröffentlicht. Dazu gehören ein Codeausführungstool und ein MCP Stecker. Die API von Dateien und das Auffordern des Caching für bis zu einer Stunde sind ebenfalls verfügbar. Diese Instruments stärken Entwickler. Sie können leistungsstärkere KI -Agenten mit anthropischen Claude 4 bauen.

Claude 4 Fashions Opus und Sonett: praktisch

Probieren wir nun Claude 4 aus und sehen, wie intestine es in realen Anwendungen funktioniert. In diesem Abschnitt werden wir drei Kernbereiche untersuchen, in denen Claude 4-Modelle die Entwicklung und die Effizienz der Problemlösung erheblich verbessern können:

Immediate:

„Stellen Sie sich vor, Sie haben die Aufgabe, einen virtuellen Fluchtraum zu entwerfen, der verschiedene sensorische Elemente integriert – textuelle Hinweise, auditorische Hinweise und visuelle Rätsel. Das Thema ist das Dilemma des Zeitreisenden, in dem die Spieler durch verschiedene historische Epochen navigieren müssen, um eine zeitliche Katastrophe zu verhindern. Logisches Denken, Mustererkennung und historisches Wissen. “

Ausgabe:

Claude 4 schuf eine sehr beeindruckende Geschichte und eine spielbare Zeitleiste. Dies bedeutet, wie intestine Claude 4 in kreativen Aufgaben ist. Die Ausgabe ist sehr ansprechend und gleichzeitig attraktiv.

Aufgabe 2: Entwickeln Sie einen neuartigen Algorithmus für die Übersetzung von Echtzeitsprachen

Immediate:

„Entwickeln Sie einen Algorithmus, der die Echtzeit-Übersetzung von Gebärdensprache in gesprochene Wörter unter Verwendung einer tragbaren Technologie ermöglicht. Betrachten Sie die Herausforderungen der Gestenerkennung, des Kontextverständnisses und der Sprachsynthese. Bieten Sie einen Überblick über die Systemarchitektur auf hoher Ebene, die beteiligten maschinellen Lernen und die Artwork und Weise, wie das System die Genauigkeit und die Latenzanforderungen erfüllt.“

Ausgabe:

Hier sehen wir einen Artefaktfehler, vielleicht gibt es einen Syntaxfehler im generierten React -Code. Aus der Erklärung können wir jedoch sehen, dass Claude 4 jede Funktion gründlich hinzugefügt und die richtige Begründung dafür geliefert hat.

Aufgabe 3: Komplexes Physikproblem

Immediate:

„Verwenden Sie die Schwarzschild -Lösung der allgemeinen Relativitätstheorie, leiten Sie die relativistische Perihel -Präzession Δφ eines Testteilchens in einer gebundenen Umlaufbahn um eine zentrale Masse M. ab. Ihre Ableitung sollte:

Beginnen Sie von der Schwarzschild -Metrik und schreiben Sie das effektive Potenzial für radiale Bewegungen auf.
Erhalten Sie die Gleichung für die Umlaufbahn U (φ) = 1/r (φ) und führen Sie eine störende Ausdehnung in GM/(c²A (1 – E²)) auf die erste Ordnung aus.
Zeigen Sie, dass der zusätzliche Voranlauf professional Umlaufbahn ist

Δϕ = 6π g ma (1 – e2) c2, delta phi ; = ; frac {6 pi , g , m} {a , (1-e^2) , c^2} ,, δϕ = a (1-e2) c26πgm,

Schließlich berechnen

M⊙ = 1,9885 × 1030 kgm _ { odot} = 1,9885 times10^{30} , mathrm {kg} M⊙ = 1,9885 × 1030 kg
a = 5,79 × 1010 mA = 5,79 times10^{10} , mathhrm {m} a = 5,79 × 1010 m
E = 0,2056E = 0,2056E = 0,2056
Umlaufzeit des Quecksilbers ≈ 88 Tage.

Präsentieren Sie Ihre Arbeit Schritt für Schritt und geben Sie dann das endgültige numerische Ergebnis in ArcSeconds professional Jahr am Ende an. “

Ausgabe:

Tatsächliche Antwort: 42,7 “ (ArcSeconds professional Jahrhundert)

Claude 4 Antwort: 43,1 Arcsekunden professional Jahrhundert.

Wir können sehen, dass Claude 4 Argumentationsfunktionen lobenswert sind. Es erzeugte eine Schritt-für-Schritt-Lösung für das Downside mit einer detaillierten Erklärung. Es ist die endgültige Antwort, die quick in der Nähe der tatsächlichen Antwort ist, aber der verwendete Ansatz ist vollkommen in Ordnung.

Claude 4 Modelle: Leistungsbewertung

Claude Opus 4 und Sonnet 4 haben starke Leistungszahlen erreicht. Diese Figuren unterstreichen ihre Fähigkeiten.

Claude Opus 4: Dieses Modell erzielte 72,5% auf der SWE-Financial institution. Außerdem erreichte es 43,2% auf der Terminalbank. Diese Ergebnisse zeigen seine Stärke bei der anspruchsvollen Codierungszuweisung und komplexen Argumentationsaufgaben. Als KI -Codierungsmodell setzt Claude Opus 4 einen hohen Commonplace.
Claude Sonett 4: Dieses Modell erzielte auf der SWE -Financial institution eine Punktzahl von 72,7%. Dies zeigt seine Fähigkeit, allgemeine Codierung zu bewältigen. Es ist auch intestine bei der effizienten Argumentation von Aufgaben. Das Modell profitiert von einem Ansatz, der der erweiterten Denken AI ähnelt

Claude 4 Modelle führen eindeutig auf SWE-Bench verifiziert, ein Benchmark für die Leistung bei realen Software program-Engineering-Aufgaben.

Claude 4 Modelle übertreffen OpenAs GPT-4.1- und Gemini 2.5 Professional über verschiedene Aufgaben und liefern eine starke Leistung bei Codierung, Argumentation, multimodalen Funktionen und agentenischen Aufgaben.

Zugriff auf Claude 4 und Preisinformationen

Um auf Claude Sonnet 4 zuzugreifen, melden Sie sich einfach an https://claude.ai/. Sonnet 4 ist jetzt dort erhältlich.

Die anthropischen Claude 4 -Modelle, einschließlich Claude Opus 4 und Sonett 4, sind zugänglich. Sie sind über mehrere Plattformen erhältlich.

Anthropische API
Amazonas Grundgestein
Die Vertex -KI von Google Cloud

Die Preisstruktur bleibt die gleiche wie in früheren Modellen.

Opus 4: kostet 15 US -Greenback professional Million Enter -Token. Output -Token kosten 75 USD professional Million.
Sonett 4: kostet 3 USD professional Million Enter -Token. Output -Token kosten 15 US -Greenback professional Million.

Kostenlose Benutzer können auf Claude Sonnet 4 zugreifen. Erweiterte Funktionen erfordern Professional-, Max-, Group- oder Unternehmenspläne. Diese Struktur macht das erweiterte KI -Codierungsmodell zugänglich.

Branchennutzung und reale Anwendungen

Mehrere führende Unternehmen verwenden bereits die anthropischen Claude 4 -Modelle. Sie integrieren sie in ihre Operationen.

Github: Das Unternehmen plant, Claude Sonnet zu verwenden. 4. Es ist das Basismodell für den neuen Codierungsagenten in Github Copilot. Dies zeigt Vertrauen in seine KI -Codierungsmodellfähigkeiten.
Reaktion: Sie berichten über eine bessere Präzision mit Claude Opus 4. Replit Notizen erhebliche Fortschritte bei komplexen Änderungen in mehreren Dateien.
Rakuten: Dieses Unternehmen hat die Fähigkeiten von Claude Opus 4 getestet. Es nutzte einen herausfordernden Open-Supply-Refaktor. Das Modell lief 7 Stunden lang unabhängig mit stetiger Leistung.
SourceGraph: Sie beobachten, dass Sonett 4 länger bei der Aufgabe bleibt. Es versteht Probleme tiefer. Es bietet auch eine elegantere Codequalität, die für komplexe Argumentationsaufgaben nützlich ist.

Diese Adoptionen zeigen den praktischen Wert von anthropischem Claude 4.

Ein Blick auf die Wettbewerbslandschaft

Die GPT-4.1-Serie von OpenAI bietet auch Fortschritte in der KI. Es konzentriert sich auf Intelligenz, Argumentation und Effizienz. Anthropics anthropische Claude 4 -Modelle haben jedoch neue Benchmarks festgelegt. Insbesondere Claude Opus 4 ist in Codierung und komplexen Argumentationsaufgaben ausgestattet. Die Integration der KI für erweitertes Denken, Werkzeuggebrauch und besseres Gedächtnis macht Claude 4 zu einer starken Various.

Abschluss

Anthropics anthropische Claude 4 -Modelle sind in der Welt der KI ein großer Fortschritt. Es zeigt eine besondere Stärke bei Codierungs- und komplexen Argumentationsaufgaben. Merkmale wie erweitertes Denken KI, Werkzeugintegration und ein verbessertes Speicher sind erheblich. Die Claude 4 -Modelle, insbesondere das Claude Opus 4, sind so eingestellt, dass sie AI -Anwendungen neu formen. Während sich AI entwickelt, entsteht Claude 4 als mächtiges Werkzeug. Es kommt Entwicklern und Organisationen zugute, die fortschrittliche KI -Lösungen suchen. Dieses KI -Codierungsmodell bietet neue Möglichkeiten.

Harsh Mishra ist ein KI/ML -Ingenieur, der mehr Zeit damit verbringt, mit großen Sprachmodellen zu sprechen als mit tatsächlichen Menschen. Leidenschaft über Genai, NLP und Maschinen schlauer (damit sie ihn noch nicht ersetzen). Wenn er Fashions nicht optimiert, optimiert er wahrscheinlich seine Kaffeeaufnahme. 🚀☕

Anthropics Claude 4 ist draußen und erstaunlich!