אנתרופיק משיקה מודל שיכול לתכנת 30 שעות ברציפות

אנתרופיק השיקה מודל בינה מלאכותית חדש שמיועד לכתוב קוד טוב יותר ולתקופות ארוכות יותר מהגרסאות הקודמות. המודל החדש, Claude Sonnet 4.5, יודע לעבוד באופן עצמאי על משימות קידוד עד 30 שעות רצוף, לעומת שבע שעות בלבד במודל הקודם, Claude Opus 4. זה לא במקרה שההשקה מגיעה שבוע לפני כנס המפתחים השנתי של OpenAI, המתחרה הישירה.

אנתרופיק מובילה בבניית מה שנקרא "סוכני AI" - מודלים שמטפלים במשימות מורכבות בשביל המשתמש, במיוחד בכל מה שקשור לכתיבה ותיקון קוד. החברה, שמוערכת היום ב-183 מיליארד דולר, הגיעה באוגוסט להכנסות שנתיות של 5 מיליארד דולר. חלק גדול מהצמיחה מגיע דווקא מיכולות הקידוד שלה, שמושכות מתכנתים וחברות. ג'ארד קפלן, שותף מייסד וראש צוות המדענים באנתרופיק, אמר שהמודל החדש "חזק יותר כמעט בכל פרמטר" מהמודל העילית האחרון, Opus. החברה עובדת במקביל על גרסה משופרת של Opus, שצפויה לצאת בהמשך השנה. "אנחנו מרויחים מכך שיש לנו שימוש בשני גדלי המודלים", הוא אמר.

התחרות על תשומת הלב של מתכנתים הולכת ומתחזקת. OpenAI וגוגל של אלפאבית גם כן דוחפות קדימה עם יכולות דומות. המודל החדש כולל יכולת משופרת לפעול על המחשב של המשתמש ולבצע פעולות בשבילו, תכונה שאנתרופיק השיקה לראשונה לפני שנה. זה חלק מהמגמה הגדולה יותר של AI שלא רק עונה על שאלות, אלא באמת מבצע משימות מורכבות מתחילה ועד סוף, מה שחוסך לאנשים זמן ומאמץ.

אנתרופיק טוענת שהמודל החדש מתקדם משמעותית גם בענייה לצרכים עסקיים מעשיים, נקודה שהופכת לבעייתית בתעשייה. מחקרים אחרונים מצביעים על כך שבינה מלאכותית לא מספקת תועלת משמעותית לחברות שממהרות לאמץ אותה. אנתרופיק אומרת ש-Sonnet 4.5 מצטיין במיוחד במשימות בתחומים כמו אבטחת סייבר ושירותים פיננסיים. מייק קריגר, מנהל המוצר הראשי של אנתרופיק, אמר שלפני שחברות ירוויחו את מלוא הערך מה-AI "צריכים לקרות כמה דברים". זה כולל שיפור של המודלים עצמם, ו"אנשים שיתאימו את תהליכי העבודה שלהם". הוא הוסיף שצריך גם "רמת שותפות עמוקה יותר בין כמה מהמעבדות המובילות והארגונים האלה".

• הסטארטאפ הישראלי ששומר על ChatGPT בגיוס ענק
• מיקרוסופט ו-OpenAI כבר לא? ה-AI של אנתרופיק יוטמע באופיס
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

מה שקריגר בעצם אומר זה שהטכנולוגיה לבד לא מספיקה. אפילו אם המודלים משתפרים, חברות צריכות לשנות את הדרך שהן עובדות כדי באמת למצות את הפוטנציאל. זה לא רק לקנות כלי ולצפות שהוא יפתור הכל - צריך להתאים תהליכים, להכשיר עובדים, ולבנות שיטות עבודה חדשות סביב הכלים האלה.