OpenAI 公布旧语言开发与迁移评测进展
OpenAI 报告称,GPT-6 Astra 在涵盖 20 种语言的数据库构建评测中平均通过率达 87.4%,GPT-6.1 Sol 在高推理强度下的 COBOL 迁移准确率达 97.9%。这些结果来自特定评测,生产迁移仍需专家审查及业务行为测试。
完整中文译文
IT之家 10 月 21 日消息,OpenAI 公司昨日(10 月 20 日)发布研究报告,称其增强了 GPT-6 Astra 等模型使用 COBOL、Fortran、Visual Basic 等“低资源编程语言”构建程序和迁移代码的能力。这类语言的公开代码和文档虽然较少,却广泛支撑着银行、ATM、天气预报和核安全分析等关键系统。
为衡量模型能力,OpenAI 推出了两项评测:MultiLangBench 要求模型使用 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在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。
结果显示,GPT-6 Astra 在 MultiLangBench 的 20 种语言中,平均测试通过率达到 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:


在 COBOL 迁移评测中,GPT-6.1 Sol 在低推理强度下的准确率达到 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。

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