OpenAI 增强模型攻克低资源编程语言：COBOL 迁移准确率提升至 97.9%
2026-10-21 16:51:12 |
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10月21日，据报道，OpenAI 发布研究报告，称已增强 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，却广泛支撑着银行、ATM、天气预报和核安全分析等关键系统。
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在保持原有业务行为不变的情况下，把 COBOL 程序迁移到 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 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%。
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%，成本还降低了 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，把 AI 迁移结果用于生产环境仍需要专家审查，并结合具体业务规则和依赖关系进行测试。
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