OpenAI 增强 AI 模型攻克冷门编程语言，COBOL 迁移准确率飙至 97.9%

AI 总结
• 10月20日，OpenAI发布研究报告称已增强GPT-6 Astra等模型处理COBOL、Fortran等“低资源编程语言”的能力。
• OpenAI推出MultiLangBench两项评测，测试模型从零构建兼容SQLite的数据库引擎，以及在保持原有业务行为下将程序迁移至C++、Java、Python、Rust等语言的能力。
• GPT-6 Astra在20种语言中平均测试通过率高达87.4%，其中COBOL从10.9%跃升至72.1%，Fortran升至83.5%，Visual Basic升至89.4%。
• 成本较低的GPT-6 Luna平均通过率为40.3%，API成本较GPT-5.6 Sol降低约78%；
• GPT-6.1 Sol在高推理强度下COBOL迁移准确率可达97.9%。
• OpenAI指出该进展有助于企业维护老旧系统并推进现代化，但强调AI生成的迁移代码用于生产环境仍需专家审查及结合业务规则测试。

【OpenAI 发布研究报告：增强 AI 模型攻克冷门编程语言】
IT之家 10 月 21 日消息，OpenAI 公司昨日（10 月 20 日）发布研究报告，称增强 GPT-6 Astra 等模型构建和迁移 COBOL、Fortran、Visual Basic 等"低资源编程语言"的能力。

这类语言虽然公开代码和文档较少，却广泛支撑银行、ATM、天气预报和核安全分析等关键系统。

【推出两项评测衡量能力】
为衡量能力，OpenAI 推出两项评测：MultiLangBench 要求模型用 20 种语言从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎；

另一项评测则要求模型保持原有业务行为不变的情况下，将 COBOL 程序迁移至 C++、Java、Python、Rust 等语言。

【GPT-6 Astra 在多语言评测中表现大幅提升】
结果显示，GPT-6 Astra 在 MultiLangBench 的 20 种语言中平均测试通过率达 87.4%，较 GPT-5.6 Sol 的 26.8% 大幅提升；

其中 COBOL 从 10.9% 升至 72.1%，Fortran 从 21.4% 升至 83.5%，Visual Basic 从 27.5% 升至 89.4%。

成本更低的 GPT-6 Luna 平均通过率为 40.3%，估算 API 成本较 GPT-5.6 Sol 降低约 78%。IT之家附上相关图片如下：




【COBOL 迁移准确率飙至 97.9%】
在 COBOL 迁移评测中，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下准确率达 86.6%，远高于 GPT-5.6 Sol 的 5.4%，成本降低 39%；

在更高推理强度下，准确率达到 97.9%，接近评测上限。

OpenAI 表示，这项进展有助于企业维护老旧系统、修复缺陷并推进软件现代化。不过，公司也强调，将 AI 迁移结果用于生产环境仍需专家审查，并结合具体业务规则和依赖关系进行测试。



[来源链接] https://www.ithome.com/1/015/633.htm