Anthropic的Claude 4即将发布前新功能曝光:带有Thinking模式,且可以看到推理过程
最近,一些未公开但即将发布的内容被曝出,显示出Anthropic正在为其AI模型Claude推出一项名为Thinking的新功能。这一功能将极大提升AI在推理和决策过程中的透明度,允许用户查看AI的思维过程,并提供更长时间的推理分析,帮助用户更好地理解和验证AI的决策逻辑。
一、Claude即将发布的新功能简介
目前,部分Claude的网页版本的代码进行了更新,显示了一些尚未发布的功能。如下图所示:

这些功能与此前Sam说的未来OpenAI的大模型路线图思路基本一致:Anthropic的Claude 4即将发布前新功能曝光:带有Thinking模式,且可以看到推理过程
根据这张图片,我们可以看到,即将发布的带有Thinking模式的Claude模型是一个推理大模型,并且有控制推理长度或时间的方式。总结如下:
1.1 Thinking模式开启
用户将能够通过设置开启Thinking模式,从而看到Claude(Anthropic的AI模型)在回答问题时的思维过程。这意味着,AI的“推理过程”将变得更加透明,不再是一个神秘的黑盒操作。用户将能够理解AI在给出答案前所经过的每一个步骤,帮助提升对AI输出的信任度。
1.2 更长的思考时间(Longer Thinking Time)
AI模型Claude将能够在回答复杂问题时,花费更多的时间进行深入思考。这一功能的引入,表明Claude在面对多步骤、复杂任务时,将不再快速生成一个初步答案,而是通过更长时间的推理,生成更加精准且深刻的回答。例如,在解决数学问题或复杂的编程任务时,Claude将有更多的时间进行自我分析,避免错误的出现。
Longer Thinking Time可能意味着Claude的推理能力也可以控制,类似o3-mini模型中的low、medium和high模式。
1.3 推理资源分配(Thinking Budget)
新的“Thinking Budget”功能可能允许用户为Claude设置推理时间或计算资源的上限。具体来说,用户可以为AI的思维过程分配“预算”,决定Claude在给出答案时能够消耗多少资源或时间。这个设置能够帮助用户控制计算成本,尤其是在云计算环境下,避免资源浪费。
但是,这一功能目前不确定“预算”指的是时间还是金钱。理论上,用户只要付费,就不太可能遇到“金钱”预算的问题,除非Anthropic增加了临时付费解锁的功能。那么,大概率可能是时间,或者这是针对开发者的一项功能。
1.4 扩展思考模式(Extended Thinking Mode)
启用Extended Thinking Mode后,Claude将进入一个更加深度的推理状态,尤其在面对复杂任务时。这将使Claude能够进行更加详细、系统的分析,为用户提供更全面、更精准的答案。对于需要高度精确推理的任务,比如科学研究、技术设计或复杂的法律分析,Extended Thinking Mode无疑将提升Claude的表现。
既然有Longer Thinking和Extended Thinking,那么新的Claude模型有不同的推理模式应该是“实锤”的。
1.5 推理过程反馈(Feedback on Thought Process)
一个重要的新功能是推理过程反馈功能。这意味着用户在使用Claude时,如果觉得某个推理过程不准确或不完善,可以通过反馈机制指出问题,甚至要求Claude重新审视其思维过程。例如,代码中提到的“Unsatisfactory thought process”或“Issue with thought process”反馈,将帮助开发团队更好地理解AI模型在特定情况下的表现,并进一步进行优化。
当前,Anthropic官方的Claude应用中,用户也可以对Claude生成的代码或者部分内容选中,然后提示Improve选项,这意味着Claude的Thinking功能可能也允许用户对推理过程中的某些部分进行提升或重新推理?

2. 对这些新功能的猜想:
这些新功能无疑将在AI领域引发一场变革,尤其是在提升AI推理能力和用户控制力方面。以下是我们对这些新功能的进一步猜测和潜在影响。
2.1 提升AI透明度与信任度
通过开启Thinking模式,Anthropic不仅让用户看到Claude如何思考问题,还帮助用户理解其思维方式。这意味着思维过程将不再是一个“黑盒”,而是一个可以观察和验证的过程。这一做法与最早OpenAI完全不披露推理大模型思维链过程的做法有鲜明对比。不管是因为DeepSeek R1开源的压力,还是Anthropic独立的决策结果,都让人觉得OpenAI的做法有些过于“狭隘”了。
对于企业用户和科研人员来说,这样的透明度将帮助他们更好地理解AI的决策过程,增加对AI输出的信任,也能更好地进行prompt调试。
2.2 AI推理能力的提升
另一项重要的洞察是,Claude的不同推理模式(如Extended Thinking Mode和推理资源分配)将支持更多的个性化需求,甚至可能导致自动优化的生成。通过让用户为AI模型设置推理的深度和计算资源(即Thinking Budget),Claude能根据不同的应用场景提供量身定制的答案。
这种灵活性让Claude在面对复杂任务时,能够适应各种需求,不同的用户或场景可以设定适合的推理模式,从而实现更加精确和高效的回应。这种个性化的能力,正如OpenAI所提到的未来GPT-5的一些方向,可能会使AI根据特定任务需求自动调整其推理的模式和深度,甚至在用户没有明确要求的情况下,AI也能根据任务的复杂度优化其处理策略。
这意味着AI不仅能在多样化的任务中表现得更加灵活,也能够逐步实现自动化的优化,提升其长期应用的可靠性与适应能力。
2.3 推理反馈与细化标注
最后,推理过程反馈和重新推理功能的引入,不仅让Claude更友好地服务用户,还可能为AI模型的细化标注提供契机。通过反馈机制(如“Unsatisfactory thought process”),用户可以直接指出AI推理中的不足,甚至要求Claude重新审视推理路径。这种细化的标注机制,将有助于AI从每次用户的反馈中学习并进行调整,不仅提升用户体验,也可能推动AI模型自身的不断进化。这些反馈不仅仅是用户与AI之间的互动,更可能影响到模型的未来训练和优化方向。这种灵活的反馈机制使模型能够从错误中学习,从而生成更准确、更有效的推理结果。因此,Claude不仅能为用户提供个性化的推理结果,还可能通过用户的持续反馈进行自我完善,最终提升整个系统的性能。
三、新的Claude推理功能与业界未来的发展非常一致
这些新功能与此前业界的预期以及OpenAI未来的发展非常一致。未来,推理大模型是方向,但不是所有的任务都需要推理,因此让AI系统自动根据输入场景选择模式是非常必要的。不仅要考虑准确性,还要在成本上保持平衡。
希望Claude 4的新功能能够尽快到来。
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