北京
IT时代网10月21日消息，OpenAI 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。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八成七，较 GPT-5.6 Sol 的两成七大幅提升；其中 COBOL 从约一成一升至七成二，Fortran 从两成一升至八成四，Visual Basic 从两成八升至八成九。
在 COBOL 迁移评测中，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下准确率达八成七，远高于 GPT-5.6 Sol 的约半成；在更高推理强度下，准确率达到九成八，接近评测上限。成本更低的 GPT-6 Luna 平均通过率为四成，估算 API 成本较 GPT-5.6 Sol 降低约七成八。
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，但将 AI 迁移结果用于生产环境仍需专家审查。
注：本文配图由AI生成。本文综合自IT之家等，文中包含AI辅助创作的内容。
编辑：林一舟
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