Claude (Anthropic) (ES)

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Claude es una familia de grandes modelos de lenguaje (LLM) multimodales, desarrollados por la compañía de investigación Anthropic.

Los modelos Claude, construidos sobre la arquitectura transformer, se posicionan como asistentes de IA centrados en la seguridad, la utilidad y la honestidad. Una característica clave de su desarrollo es la metodología de IA Constitucional (Constitutional AI), orientada a crear sistemas controlables y éticamente alineados.

Historia y filosofía

Fundación y misión de Anthropic

La compañía Anthropic fue fundada en 2021 por antiguos empleados de alto nivel de OpenAI, incluyendo a los hermanos Dario[1] y Daniela Amodei[2]. La razón de su partida fueron desacuerdos con la dirección de OpenAI sobre la dirección del desarrollo, en particular, por el temor de que la asociación con Microsoft y la creciente comercialización pudieran comprometer la dedicación a la seguridad de la IA.

La misión de Anthropic es «desarrollar y mantener una IA de vanguardia para el beneficio a largo plazo de la humanidad». La compañía está registrada como una Public Benefit Corporation (PBC) en los Estados Unidos, lo que la obliga legalmente a equilibrar los intereses financieros con el bien público. Este enfoque está respaldado por una estructura de gobierno única con el Long-Term Benefit Trust (LTBT), un organismo independiente que tiene la autoridad para influir en la composición de la junta directiva para garantizar el compromiso con la misión de seguridad.

Filosofía: HHH e IA Constitucional

En el núcleo del comportamiento de los modelos Claude se encuentra la fórmula HHH: Helpful, Honest, and Harmless (Útil, Honesto e Inofensivo). Para implementar estos principios, Anthropic desarrolló su propia metodología de entrenamiento: la IA Constitucional (CAI, por sus siglas en inglés).

A diferencia del RLHF tradicional (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana), donde los anotadores humanos evalúan directamente las respuestas del modelo, la CAI utiliza una «constitución» —un conjunto de principios éticos explícitos— sobre la cual el modelo aprende a evaluar y corregir sus propias respuestas de forma autónoma. Esto hace que el proceso sea más escalable, transparente y controlable.

Arquitectura y tecnologías clave

Base en la arquitectura Transformer

Al igual que otros LLM modernos, Claude utiliza una arquitectura de transformer-decoder, que genera texto de forma autorregresiva, token por token. Sin embargo, Anthropic ha introducido mejoras significativas destinadas a aumentar el rendimiento, la seguridad y la controlabilidad.

IA Constitucional (CAI)

El proceso de entrenamiento con CAI se desarrolla en dos etapas:

  1. Fase de aprendizaje supervisado (Supervised Learning): El modelo genera respuestas a las solicitudes, y luego otro modelo-crítico, guiado por la «constitución», las evalúa y propone correcciones. El modelo original se reentrena basándose en estas correcciones.
  2. Fase de aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación de IA (RLAIF): El modelo genera pares de respuestas, y el modelo-crítico elige la mejor de ellas basándose en la «constitución». Estos datos se utilizan para entrenar un modelo de preferencias (reward model), que luego sirve como señal para el reentrenamiento del modelo principal mediante algoritmos de refuerzo.

Contexto largo y multimodalidad

Una de las principales ventajas de Claude es su muy grande ventana de contexto. Comenzando con 100,000 tokens en Claude 2, se amplió a 200,000 en Claude 3 y hasta 1-2 millones de tokens en las versiones 3.5 y 4. Esto permite a los modelos analizar libros enteros, bases de código o transcripciones de varias horas dentro de una sola solicitud.

A partir de la familia Claude 3, los modelos se volvieron multimodales, adquiriendo la capacidad de procesar imágenes junto con texto.

Pensamiento híbrido y capacidades de agente

Desde las versiones Claude 3.7 y 4, se implementó una arquitectura de pensamiento híbrido. Esta permite a los modelos cambiar entre dos modos:

  • Respuestas rápidas: El modo estándar para tareas simples.
  • Pensamiento extendido (Extended Thinking): Para tareas complejas, el modelo hace una pausa para «pensar», realizando pasos internos de razonamiento, invocando herramientas (búsqueda web, ejecución de código) y formulando una respuesta más fundamentada. Esto hace que el proceso sea más transparente y fiable.

Evolución de los modelos Claude

Claude 1 y 2 (2023)

  • Claude 1 (marzo de 2023): La primera versión pública. Presentó el modelo Claude Instant para tareas rápidas y una versión insignia con una ventana de contexto de 100,000 tokens.
  • Claude 2 (julio de 2023): Una versión mejorada que se hizo públicamente accesible a través de una interfaz web. Mostró mejoras significativas en la codificación (71% en Codex HumanEval) y en matemáticas. En noviembre de 2023, se lanzó la versión Claude 2.1 con una ventana de contexto de 200,000 tokens.

Claude 3 (marzo de 2024)

La familia que por primera vez superó a GPT-4 en varios benchmarks.

  • Versiones: Haiku (la más rápida), Sonnet (equilibrada) y Opus (la más potente).
  • Innovaciones clave: Introducción de la multimodalidad (análisis de imágenes), mejora significativa en el razonamiento y la codificación, y una reducción de las negativas injustificadas. Opus alcanzó un 86.8% en MMLU.

Claude 3.5 (junio de 2024)

Una generación intermedia, enfocada en mejorar la inteligencia y la velocidad.

  • Claude 3.5 Sonnet: Superó en rendimiento a Claude 3 Opus, siendo el doble de rápido. Se introdujo la función Artifacts [3]— un panel interactivo para trabajar con el código o los documentos generados.

Claude 3.7 y Claude 4 (2025)

Una generación orientada a las capacidades de agente y al razonamiento complejo.

  • Claude 3.7 Sonnet (febrero de 2025): Introducción del pensamiento híbrido, que permitió al modelo combinar respuestas rápidas con razonamientos profundos y por pasos.
  • Claude 4 (mayo de 2025): La familia insignia (Opus 4 y Sonnet 4) con un enfoque en agentes de IA autónomos. Los modelos son capaces de realizar tareas de múltiples etapas, trabajar con el sistema de archivos (a través de Computer Use), invocar herramientas y mantener sesiones de trabajo prolongadas (hasta varias horas) sin degradación del rendimiento. Opus 4 demostró un 72.5% en el complejo benchmark de codificación SWE-bench.

Tabla resumen de las generaciones de Claude

Evolución de las características clave de los modelos Claude
Generación Año de lanzamiento Versiones clave Ventana de contexto máxima Innovaciones clave
Claude 1 2023 Claude, Instant 100,000 tokens Primer lanzamiento público, gran contexto.
Claude 2 2023 Claude 2, 2.1 200,000 tokens Mejora en codificación y razonamiento, disponibilidad pública.
Claude 3 2024 Opus, Sonnet, Haiku 200,000+ tokens Multimodalidad (imágenes), superioridad sobre GPT-4.
Claude 3.5 2024 Sonnet, Haiku 200,000+ tokens Aumento de velocidad e inteligencia, función "Artifacts".
Claude 4 / 3.7 2025 Opus, Sonnet 200,000+ tokens Pensamiento híbrido, capacidades de agente, uso de herramientas.

Aplicación y disponibilidad

Los modelos Claude están disponibles a través de varios canales:

  • Interfaz web claude.ai: Ofrece acceso gratuito (al modelo Sonnet) y suscripciones de pago (Pro, Max) con acceso a modelos más potentes (Opus) y límites ampliados.
  • API para desarrolladores: Anthropic proporciona una API comercial que permite integrar Claude en aplicaciones de terceros. Los precios varían según el modelo (Haiku es el más barato, Opus es el más caro).
  • Plataformas en la nube: Claude está disponible a través de Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI, lo que simplifica su uso en entornos corporativos.
  • Integraciones: Claude está integrado en servicios populares como Slack, Notion y Quora (en el chatbot Poe).

Literatura

Enlaces

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. [4] (tech-report, open review).

Notas

  1. ↑ «Dario Amodei». En Wikipedia [1]
  2. ↑ «Daniela Amodei». En Wikipedia [2]
  3. ↑ «What Are Artifacts and How Do I Use Them? | Anthropic Help Center».[3]


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