OpenAI改进了其最新AI模型对COBOL、Fortran和Visual Basic等"低资源"语言的支持。 这些语言的可用训练代码远少于Python之类的语言，但据 OpenAI称，它们支撑着全球的关键基础设施。IBM估计，COBOL驱动着超过40%的网上银行系统和95%的所有ATM交易。
OpenAI构建了两个评估来衡量进展。 MultiLangBench（GitHub） 要求模型从零开始构建一个兼容SQLite的数据库引擎。在最大推理强度下，GPT-6 Astra在20种语言中的平均测试通过率达到87.4%，高于GPT-5.6 Terra的约38%。GPT-6 Luna得分为40.3%，勉强超过GPT-5.6 Terra（37.9%），但 成本要低得多.
在COBOL迁移基准测试中——该测试将COBOL转换为C++、Java、Kotlin、Python或Rust——GPT-6.1 Sol在低推理强度下达到86.6%的准确率，而GPT-5.6 Sol仅为5.4%。提高推理强度可将准确率推至97.9%。广告
来源： OpenAI