Bağlam ve çıktı kapasitesi çok daha geniş. Varsayılan olarak 1 milyon token bağlam penceresi ve 128.000 token'a kadar çıktı desteği sayesinde, büyük kod tabanları veya çok sayıda belge tek bir çalışma oturumunda işlenebilir. Bu, yalnızca saf 'zeka'daki artışı değil, aynı zamanda bellek kopmalarını ve sıkıştırma kayıplarını azaltarak deneyimlenen performansı da artırır.
Eğitim sırasında davranışlar doğrudan denetlendi. Son Claude modelleri, eğitim sırasında gerçek zamanlı hizalama değerlendirmeleri kullanmış ve ajanın uzun vadeli hedefleri yerine getirirken sergilediği hatalı stratejileri tespit edip düzeltmiştir.
Sonradan eğitim (post-training) sadece insan tercihi öğreniminden ibaret değil. Açıklanan kapsamda Claude'un Anayasası (Constitution), insan geri bildirimi ve yapay zeka geri bildirimi ile güvenlik sınıflandırıcıları bir arada kullanılmaktadır. Özellikle, sadece 'yapma' ezberletmekten ziyade, belirli bir davranışın neden tercih edildiğine dair ilkelerin öğretilmesi hedeflenmektedir.
Hissedilen bu 'boyut farkının' temelinde muhtemelen tek bir model boyutundan ziyade, ① daha güçlü bir temel model, ② uzun vadeli ajanlar için eğitim, ③ büyük bağlam penceresi, ④ araç kullanımı ve kendi kendini doğrulama, ⑤ geliştirilmiş sonradan eğitim yöntemlerinin bir araya gelmesi yatmaktadır. Öte yandan, MoE kullanımı, parametre sayısı, veri yapısı ve güçlendirmeli öğrenme algoritmaları gibi temel teknik detaylar kamuya açıklanmadığından, bunların ötesi ancak tahmin yürütme alanına girer.