OpenAI称GPT-6在COBOL和Fortran等遗留编程语言上表现大幅提升

OpenAI 改进了其最新 AI 模型，使其更擅长处理 COBOL、Fortran 和 Visual Basic 等“低资源”语言。与 Python 之类的语言相比，这些语言可用于训练的代码少得多，但据 OpenAI 称，它们支撑着全球关键基础设施。IBM 估计，COBOL 为超过 40 percent 的在线银行系统和 95 percent 的所有 ATM 交易提供支持。

OpenAI 构建了两项评测来衡量进展。MultiLangBench (GitHub) 要求模型从头构建一个兼容 SQLite 的数据库引擎。在最高推理力度下，GPT-6 Astra 在 20 种语言上的平均测试通过率达到 87.4 percent，高于 GPT-5.6 Terra 的约 38 percent。GPT-6 Luna 得分为 40.3 percent，仅略高于 GPT-5.6 Terra（37.9 percent），但成本低得多。

MultiLangBench 在 20 种编程语言上的平均测试通过率。GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 均达到约 87 percent，而 GPT-5.6 Terra 等较旧模型的最高成绩约为 38 percent。| 图片：OpenAI

在 COBOL 迁移基准测试中，模型需要将 COBOL 转换为 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust。GPT-6.1 Sol 在低推理力度下的准确率达到 86.6 percent，而 GPT-5.6 Sol 为 5.4 percent。提高推理力度后，准确率升至 97.9 percent。

没有炒作的 AI 新闻——由人工精选

订阅 THE DECODER，即可享受无广告阅读体验、每周 AI 新闻简报、每年六期独家“AI Radar”前沿报告、完整档案访问权限，以及评论区访问权限。