Claude (Anthropic) (PL)

Claude — to rodzina multimodalnych dużych modeli językowych (LLM), opracowanych przez firmę badawczą Anthropic.

Modele Claude, zbudowane na architekturze transformerów, są pozycjonowane jako asystenci AI zorientowani na bezpieczeństwo, użyteczność i uczciwość. Kluczową cechą ich tworzenia jest metoda Constitutional AI („Konstytucyjne AI"), ukierunkowana na budowanie sterowalnych i etycznie spójnych systemów.

Historia i filozofia

Założenie i misja Anthropic

Firma Anthropic została założona w 2021 roku przez byłych starszych pracowników OpenAI, w tym rodzeństwo Dario i Danielę Amodei. Powodem odejścia były różnice zdań z kierownictwem OpenAI co do kierunku rozwoju, w szczególności obawy, że partnerstwo z Microsoft i rosnąca komercjalizacja mogą zagrozić przywiązaniu do bezpieczeństwa AI.

Misją Anthropic jest „opracowywanie i utrzymywanie zaawansowanego AI dla długoterminowej korzyści ludzkości". Firma jest zarejestrowana jako Public Benefit Corporation (PBC) w USA, co prawnie zobowiązuje ją do równoważenia interesów finansowych z dobrem publicznym. Podejście to jest wsparte unikalną strukturą zarządzania z Long-Term Benefit Trust (LTBT) — niezależnym organem, który ma prawo wpływać na skład rady dyrektorów w celu zapewnienia przywiązania do misji bezpieczeństwa.

Filozofia: HHH i Constitutional AI

Podstawą zachowania modeli Claude jest formuła HHH: Helpful, Honest, and Harmless (Pomocny, Uczciwy i Nieszkodliwy). Aby wdrożyć te zasady, Anthropic opracowała własną metodę szkolenia — Constitutional AI (CAI).

W przeciwieństwie do tradycyjnego RLHF (uczenie przez wzmacnianie na podstawie opinii ludzi), gdzie adnotatorzy bezpośrednio oceniają odpowiedzi modelu, CAI wykorzystuje „konstytucję" — zestaw jawnych zasad etycznych, na podstawie których model uczy się samodzielnie oceniać i korygować swoje odpowiedzi. Czyni to proces bardziej skalowalnym, przejrzystym i kontrolowalnym.

Architektura i kluczowe technologie

Podstawa na transformerze

Podobnie jak inne współczesne LLM, Claude wykorzystuje architekturę transformera-dekodera, która autoregresyjnie generuje tekst token po tokenie. Jednak Anthropic wprowadziła znaczące udoskonalenia ukierunkowane na poprawę wydajności, bezpieczeństwa i sterowalności.

Constitutional AI (CAI)

Proces szkolenia z CAI przebiega w dwóch etapach:

1. Faza uczenia nadzorowanego (Supervised Learning): Model generuje odpowiedzi na zapytania, a następnie inny model-krytyk, kierując się „konstytucją", ocenia je i proponuje poprawki. Na podstawie tych poprawek oryginalny model jest douczany.
2. Faza uczenia przez wzmacnianie z AI (RLAIF): Model generuje pary odpowiedzi, a model-krytyk wybiera najlepszą z nich na podstawie „konstytucji". Dane te są wykorzystywane do szkolenia modelu preferencji (reward model), który następnie służy jako sygnał do douczania głównego modelu za pomocą algorytmów uczenia przez wzmacnianie.

Długi kontekst i multimodalność

Jedną z głównych zalet Claude jest bardzo duże okno kontekstowe. Zaczynając od 100 tys. tokenów w Claude 2, zostało ono zwiększone do 200 tys. w Claude 3 i do 1–2 mln tokenów w wersjach 3.5 i 4. Pozwala to modelom analizować całe książki, bazy kodu lub wielogodzinne transkrypcje w ramach jednego zapytania.

Począwszy od rodziny Claude 3, modele stały się multimodalne, zyskując zdolność przetwarzania obrazów obok tekstu.

Hybrydowe myślenie i możliwości agentowe

Począwszy od wersji Claude 3.7 i 4 wdrożono architekturę hybrydowego myślenia. Pozwala ona modelom przełączać się między dwoma trybami:

• Szybkie odpowiedzi: Tryb standardowy dla prostych zadań.
• Rozszerzone myślenie (Extended Thinking): W przypadku złożonych zadań model robi pauzę, aby „pomyśleć", wykonując wewnętrzne kroki rozumowania, wywołując narzędzia (wyszukiwanie w sieci, wykonywanie kodu) i formułując bardziej uzasadnioną odpowiedź. Sprawia to, że proces jest bardziej przejrzysty i niezawodny.

Ewolucja modeli Claude

Claude 1 (2023)

• Claude (14 marca 2023): pierwsza publicznie zaprezentowana wersja modelu. Jednocześnie ogłoszono dwie konfiguracje — Claude (podstawowa) i Claude Instant (szybsza i tańsza).
• 100K Context Window (11 maja 2023): rozszerzenie okna kontekstowego Claude z 9 000 do 100 000 tokenów. Była to osobna aktualizacja po pierwotnym uruchomieniu, a nie część marcowego wydania.

Claude 2 (2023)

• Claude 2 (11 lipca 2023): duża aktualizacja z ulepszeniami w kodowaniu, matematyce i rozumowaniu. Model stał się dostępny przez API i publiczną wersję beta claude.ai. Obsługiwał dane wejściowe do 100 000 tokenów; w teście Codex HumanEval Anthropic podawała wynik 71,2 %.
• Claude 2.1 (21 listopada 2023): wersja z oknem kontekstowym 200 000 tokenów, zmniejszoną skłonnością do halucynacji, obsługą system prompts i funkcją beta tool use.

Claude 3 (2024)

• Claude 3 (4 marca 2024): nowa rodzina modeli obejmująca Haiku (najszybszy), Sonnet (zrównoważony) i Opus (najpotężniejszy). Anthropic pozycjonowała to pokolenie jako nowy próg w zakresie szeregu kognitywnych benchmarków.
• Kluczowe zmiany: silne możliwości wizualne i multimodalne (analiza obrazów, wykresów i schematów), wyraźne zmniejszenie nieuzasadnionych odmów, wzrost dokładności, a także 200 000 tokenów kontekstu na starcie. Dla wybranych klientów Anthropic wskazywała również możliwość pracy z danymi wejściowymi przekraczającymi 1 mln tokenów.

Claude 3.5 (2024)

• Claude 3.5 Sonnet (21 czerwca 2024): pierwszy model rodziny 3.5. Według oświadczenia Anthropic przewyższał Claude 3 Opus w szerokim zestawie ocen, zachowując prędkość i koszt klasy średniej; firma oddzielnie odnotowywała również około dwukrotny wzrost prędkości. Okno kontekstowe wynosiło 200 000 tokenów.
• Zaktualizowany Claude 3.5 Sonnet i Claude 3.5 Haiku (22 października 2024): październikowa aktualizacja wzmocniła możliwości w zakresie agentowego kodowania i korzystania z narzędzi. Wówczas Anthropic po raz pierwszy wprowadziła w public beta funkcję Computer Use, pozwalającą modelowi pracować z interfejsem komputera: widzieć ekran, poruszać kursorem, klikać przyciski i wprowadzać tekst. U zaktualizowanego 3.5 Sonnet wynik na SWE-bench Verified wzrósł z 33,4 % do 49,0 %.

Claude 3.7 i Claude 4 (2025)

• Claude 3.7 Sonnet (24 lutego 2025): Anthropic przedstawiła go jako pierwszy hybrid reasoning model. Model mógł albo odpowiadać niemal natychmiastowo, albo używać trybu dłuższego, krokowego rozumowania. Jednocześnie zaprezentowano Claude Code.
• Claude 4 (22 maja 2025): nowa flagowa rodzina obejmująca Opus 4 i Sonnet 4. Oba modele były opisywane jako hybrydowe: z trybami szybkich odpowiedzi i extended thinking. Anthropic szczególnie podkreślała extended thinking with tool use, parallel tool execution i ulepszenia pamięci; Opus 4 został ogłoszony liderem na SWE-bench z wynikiem 72,5 %.

Claude 4.5–4.6 (koniec 2025 – początek 2026)

• Claude Sonnet 4.5 (29 września 2025): istotna aktualizacja linii Sonnet ze znaczącym wzrostem jakości w kodowaniu, computer use, rozumowaniu i matematyce. Anthropic odnotowywała również, że model utrzymuje skupienie na złożonych zadaniach wieloetapowych przez ponad 30 godzin.
• Claude Opus 4.5 (24 listopada 2025): kolejna iteracja Opus, którą Anthropic opisywała jako szczególnie mocną w kodowaniu, scenariuszach agentowych i computer use.
• Claude Opus 4.6 (5 lutego 2026): zaktualizowany model Opus z ulepszeniami w kodowaniu, code review, debugowaniu i długotrwałych zadaniach agentowych. Po raz pierwszy dla linii Opus ogłoszono 1M token context window w trybie beta.
• Claude Sonnet 4.6 (17 lutego 2026): najpotężniejsza wersja Sonnet w tamtym czasie; Anthropic wskazywała ulepszenia w kodowaniu, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work i design. Podobnie jak Opus 4.6, model otrzymał 1M token context window w wersji beta.

Zbiorcza tabela pokoleń Claude

Ewolucja kluczowych cech modeli Claude

Pokolenie	Rok wydania	Kluczowe wersje	Maks. okno kontekstowe	Kluczowe innowacje
Claude 1	2023	Claude, Instant	100 000 tokenów	Pierwsze publiczne wydanie, duży kontekst.
Claude 2	2023	Claude 2, 2.1	200 000 tokenów	Ulepszone kodowanie i rozumowanie, ogólna dostępność.
Claude 3	2024	Opus, Sonnet, Haiku	200 000+ tokenów	Multimodalność (obrazy), przewaga nad GPT-4.
Claude 3.5	2024	Sonnet, Haiku	200 000+ tokenów	Wzrost prędkości i inteligencji, funkcja „Artifacts".
Claude 4 / 3.7	2025	Opus, Sonnet	200 000+ tokenów	Hybrydowe myślenie, możliwości agentowe, korzystanie z narzędzi.

Zastosowanie i dostępność

Modele Claude są dostępne przez kilka kanałów:

• Interfejs webowy claude.ai: Zapewnia bezpłatny dostęp (do modelu Sonnet) oraz płatne subskrypcje (Pro, Max) z dostępem do mocniejszych modeli (Opus) i rozszerzonymi limitami.
• API dla deweloperów: Anthropic udostępnia komercyjne API umożliwiające integrację Claude z aplikacjami zewnętrznymi. Ceny różnią się w zależności od modelu (Haiku — najtańszy, Opus — najdroższy).
• Platformy chmurowe: Claude jest dostępny przez Amazon Bedrock i Google Cloud Vertex AI, co ułatwia jego stosowanie w środowisku korporacyjnym.
• Integracje: Claude jest zintegrowany z popularnymi usługami, takimi jak Slack, Notion, Quora (w chatbocie Poe).

Literatura

• Anthropic (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. arXiv:2212.08073.
• Anthropic (2023). Claude's Constitution.
• Anthropic (2024, marzec). Introducing the next generation of Claude.
• Anthropic (2025, maj). Introducing Claude 4.

Odnośniki

• Oficjalna strona Anthropic
• Dokumentacja dla deweloperów

Literatura

• Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. arXiv:2203.02155.
• Bai, Y. et al. (2022). Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. arXiv:2204.05862.
• Bai, Y. et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. arXiv:2212.08073.
• Bulatov, A. et al. (2023). Scaling Transformer to 1M Tokens and Beyond with RMT. arXiv:2304.11062.
• Jimenez, C. E. et al. (2023). SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?. arXiv:2310.06770.
• Yuan, W. et al. (2024). Self-Rewarding Language Models. arXiv:2401.10020.
• Yang, A. et al. (2024). Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference. arXiv:2411.01783.
• Miranda, L. J. V. et al. (2024). Hybrid Preferences: Learning to Route Instances for Human vs AI Feedback. arXiv:2410.19133.
• Chittepu, Y. et al. (2025). Reinforcement Learning from Human Feedback with High-Confidence Safety Constraints. arXiv:2506.08266.
• Yuan, W. et al. (2025). Process-based Self-Rewarding Language Models. arXiv:2503.03746.
• Yang, B. et al. (2025). Long Context Windows in Generative AI: An AI Atlas Report. [3] (tech-report, open review).