OpenAI 突破遗留代码与低资源语言迁移:COBOL 通过率飙升至 97.9%,重构万亿金融底座
OpenAI 官方正式发布面向低资源与古老编程语言(COBOL、Fortran、Visual Basic、OCaml)的代码模型前沿突破与 MultiLangBench 基准。针对全球银行、政务与大型机基础设施中数千亿行遗留代码迁移痛点,测试要求模型用 20 种语言从零构建 SQLite 兼容的数据库引擎。最新旗舰 GPT-6 Astra 平均通过率从 26.8% 暴增至 87.4%,COBOL 从 10.9% 升至 72.1%,在真实 COBOL 迁移测试中 GPT-6.1 Sol 斩获 97.9% 准确率,且成本削减 39%。
核心要点速览
- OpenAI 发布面向低资源与古老编程语言的突破性研究与 MultiLangBench 基准,测试用 20 种语言从零实现完整数据库引擎
- GPT-6 Astra 平均测试通过率从 26.8% 暴增至 87.4%,在 19 种语言中超过 83%,COBOL(72.1%)、Fortran(83.5%)与 VB(89.4%)跨代跃升
- 真实 COBOL 迁移测试中 GPT-6.1 Sol 斩获 97.9% 的惊人成功率,相较前代 5.4% 实现质变,且单任务推理开销削减 39%
- OpenAI 宣布将 MultiLangBench 完整评测套件开源至 GitHub,为金融与政企遗留大型机系统的现代化重构提供确定性工程解法
