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OpenAI：GPT-6.1 Sol 迁移 COBOL 代码准确率达 86.6%（低推理强度，发布方自测）

AI 与前沿数码评测汪工 2026-10-21

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OpenAI 在一篇博客中表示，其新一代模型在编写和迁移 COBOL、Fortran、Visual Basic 等老旧编程语言的代码方面有明显进步。这些语言支撑着银行、支付等关键系统，但可供模型学习的代码和文档相对较少。

为什么关注老语言

OpenAI 在博客中称，COBOL 支撑着超过 40% 的网上银行系统、80% 的线下信用卡交易和 95% 的 ATM 交易；Fortran 仍用于天气预报和核反应堆安全分析等领域。

OpenAI 还说明了这类语言的难处：与 Python、JavaScript 等语言相比，它们可供模型学习的代码和文档更少，却支撑着全球的关键基础设施和基本服务。

自建基准 MultiLangBench

为衡量进展，OpenAI 自建了 MultiLangBench 基准，要求模型用 20 种编程语言分别从零构建一个兼容 SQLite 的数据库引擎。

按 OpenAI 公布的结果，GPT-6 Astra 的平均测试通过率为 87.4%，GPT-5.6 Sol 为 26.8%。OpenAI 称，提升覆盖所有被测语言，其中几项语言的成绩如下：

COBOL：从 10.9% 升至 72.1%
OCaml：从 25.6% 升至 85.8%
Fortran：从 21.4% 升至 83.5%
Visual Basic：从 27.5% 升至 89.4%

COBOL 迁移测试

OpenAI 另外测试了模型能否把 COBOL 程序迁移到 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust，并且不改变程序行为。

据 OpenAI 介绍，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下的准确率为 86.6%，GPT-5.6 Sol 在同一设置下为 5.4%，而 GPT-6.1 Sol 的 API 成本只有后者的 61%。在更高的推理强度下，GPT-6.1 Sol 的准确率达到 97.9%，OpenAI 称这使该评测接近饱和。