Anthropic lanza Claude Opus 4 con medidas de seguridad ASL-3

El 22 de mayo de 2025, Anthropic presentó Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4 y activó medidas ASL-3 para Opus. La fuente original sostiene el núcleo documental del hecho; la activación fue precautoria y provisional; no equivalía a confirmar que el modelo hubiera cruzado el umbral. Los términos no publicados por la parte se atribuyen a la fuente que los documentó.

Los modelos: el mejor en código, según Anthropic

Claude Opus 4 se presenta como "el mejor modelo de codificación del mundo", según ha anunciado Anthropic, con un 72,5% en el benchmark SWE-bench y un 43,2% en Terminal-bench. Su rasgo distintivo no es solo la puntuación, sino la resistencia: la compañía afirma que puede trabajar de forma continuada durante varias horas en tareas complejas de miles de pasos, algo que supera con claridad a los modelos Sonnet anteriores. Rakuten, uno de los socios citados en el anuncio, validó esta capacidad con una refactorización de código abierto que el modelo ejecutó de forma autónoma durante siete horas. Documento que sostiene la cifra.

Sonnet 4, por su parte, es la actualización de Sonnet 3.7 y alcanza un 72,7% en SWE-bench, ligeramente por encima de Opus 4 en ese benchmark concreto, aunque Anthropic matiza que no iguala a su hermano mayor en la mayoría de dominios. Su objetivo es distinto: ofrecer la mejor combinación de capacidad y practicidad para uso cotidiano. GitHub ya ha anunciado que Sonnet 4 impulsará el nuevo agente de codificación de GitHub Copilot. Documento que sostiene la cifra.

Ambos modelos son híbridos: responden de forma casi instantánea o activan un modo de "pensamiento extendido" para razonar más a fondo, y ahora pueden usar herramientas —como la búsqueda web— durante ese razonamiento, alternando entre pensar y actuar. Anthropic también señala que ambos modelos son un 65% menos propensos que Sonnet 3.7 a buscar atajos o resquicios para completar tareas de forma artificiosa, un problema conocido de los modelos agénticos. Documento que sostiene la cifra.

Los planes Pro, Max, Team y Enterprise de Claude incluyen ambos modelos con pensamiento extendido, y Sonnet 4 también está disponible para usuarios gratuitos. Los precios se mantienen respecto a generaciones anteriores: Opus 4 cuesta 15 y 75 dólares por millón de tokens de entrada y salida respectivamente, y Sonnet 4, 3 y 15 dólares. Ambos están disponibles vía API, Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud. Documento que sostiene la cifra.

Claude Code sale de la fase de pruebas

Junto a los modelos, Anthropic ha confirmado la disponibilidad general de Claude Code, su herramienta para programar con asistencia de IA, tras un periodo de vista previa que la compañía describe como muy bien recibido. Ahora soporta tareas en segundo plano mediante GitHub Actions e integraciones nativas con VS Code y JetBrains, mostrando las ediciones directamente en los archivos del desarrollador. También se lanza un SDK de Claude Code para que terceros construyan sus propios agentes sobre la misma base, y cuatro nuevas capacidades en la API: una herramienta de ejecución de código, un conector para el protocolo MCP, una API de archivos y la posibilidad de cachear prompts hasta una hora.

Por qué Opus 4 se despliega bajo ASL-3

La pieza más relevante del anuncio no es de rendimiento, sino de seguridad. Anthropic ha activado en paralelo los estándares ASL-3 de su Política de Escalado Responsable (RSP, por sus siglas en inglés), un marco que define niveles crecientes de protección según la peligrosidad estimada de un modelo. Hasta ahora, todos los modelos de la compañía operaban bajo ASL-2, que incluye entrenar al modelo para rechazar peticiones CBRN peligrosas y defensas básicas contra el robo de sus pesos (los parámetros que constituyen su inteligencia).

Anthropic ha sido explícita sobre el matiz: no ha determinado que Claude Opus 4 supere de forma definitiva el umbral de capacidad que exigiría ASL-3. Lo que ha concluido es que, por primera vez, no puede descartarlo con la misma seguridad con que lo hizo en cada modelo anterior, debido a la mejora continua de sus conocimientos y capacidades relacionados con CBRN. Por eso habla de una medida "precautoria y provisional": activa el estándar más exigente mientras estudia con más detalle el nivel de riesgo real. La compañía sí ha descartado que Opus 4 necesite el nivel superior, ASL-4, y que Sonnet 4 necesite ASL-3.

En la práctica, ASL-3 combina dos frentes. El de seguridad endurece las defensas contra el robo de los pesos del modelo frente a atacantes sofisticados no estatales. El de despliegue se centra, de forma deliberadamente estrecha, en impedir que Claude ayude en flujos de trabajo completos y de extremo a extremo para desarrollar armas CBRN, sin que esto suponga bloquear preguntas generales o información ya disponible públicamente, como la fórmula química del sarín. Para ello, Anthropic ha implementado "Constitutional Classifiers", clasificadores en tiempo real entrenados con datos sintéticos que vigilan las entradas y salidas del modelo y bloquean una categoría concreta de contenido CBRN dañino.

Anthropic reconoce que evaluar capacidades peligrosas en un modelo de IA es intrínsecamente difícil y que, a medida que los modelos se acercan a los umbrales de preocupación, cuesta más tiempo determinar su estatus real. Por eso opta por activar el estándar superior de forma anticipada: permite iterar sobre las defensas con la experiencia real de despliegue en vez de esperar a tener certeza absoluta. Si en el futuro concluye que Opus 4 no superó el umbral que exige ASL-3, la compañía podría retirar o ajustar estas protecciones.

El mensaje de fondo es incómodo para el sector: la propia empresa que fija el estándar de referencia en seguridad de la IA admite que ya no puede garantizar, con la confianza de siempre, que sus modelos más potentes no puedan ayudar a construir armas de destrucción masiva. Es la primera vez que ocurre, y previsiblemente no será la última.

Cómo convertir el titular en una comprobación

El primer paso es congelar la identidad del sistema. Anthropic presentó Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4 y activó medidas ASL-3 para Opus. Un nombre comercial puede cubrir revisiones, rutas automáticas y herramientas distintas. La ficha de prueba debe guardar fecha, modalidad de acceso, configuración, permisos y salida completa. Sin esa fotografía, una mejora o un fallo observado hoy no puede atribuirse con rigor a la versión que otra persona usará mañana.

Después hay que convertir cómo separar capacidad medida, afirmación comercial, umbral de riesgo y protección aplicada en casos con criterio de aceptación. Se prepara una muestra propia que incluya tareas fáciles, ambiguas, largas y deliberadamente imposibles. Se anota qué entrada recibe el modelo, qué información puede consultar y qué resultado sería suficiente. Una demostración elegida por el proveedor enseña posibilidad; una batería conservada por el usuario mide fiabilidad.

La autonomía requiere una escala de permisos. Leer y proponer no es lo mismo que modificar, enviar o comprar. La configuración segura concede primero acceso de solo lectura, exige una vista previa y reserva la ejecución para una aprobación explícita. También conserva un registro y una vía de deshacer. El modelo se juzga por los errores que el sistema contiene, no por la confianza con la que describe su plan.

Qué debe quedar registrado

Coste y calidad deben medirse juntos. Una respuesta barata que obliga a revisar desde cero puede costar más que otra lenta pero verificable. La medición incluye espera, reintentos, consumo, supervisión humana y consecuencias de un fallo. la activación fue precautoria y provisional; no equivalía a confirmar que el modelo hubiera cruzado el umbral. Esa frontera convierte el anuncio en una hipótesis que puede comprobarse en lugar de una promesa que deba creerse.

Una ficha de evidencia separa cuatro columnas: lo que afirma la fuente, lo que muestra, lo que no midió y qué tendría que ocurrir para cambiar la conclusión. Esa disciplina evita que una ausencia se convierta en promesa y que una condición desaparezca al resumir. También permite actualizar la pieza sin reescribir la historia desde el resultado posterior.