OpenAI于10月19日宣布，其最新模型在构建及迁移编程语言软件方面取得显著进展，尤其针对COBOL、Fortran和Visual Basic等文档与代码资源较少的遗留语言。尽管这些语言训练数据有限，但仍支撑着众多核心系统运行。
MultiLangBench基准测试表现
OpenAI同步在GitHub发布MultiLangBench评估测试，旨在检验模型使用20种编程语言构建兼容SQLite数据库引擎的能力。测试数据显示，GPT-6 Astra在最大推理努力下平均通过率达87.4%，远超GPT-5.6 Sol的26.8%。
COBOL迁移准确率大幅提升
在专项COBOL迁移评估中，GPT-6.1 Sol在低推理努力设置下准确率达到86.6%，而同等条件下GPT-5.6 Sol仅为5.4%，性能提升显著。
应用建议与行业背景
OpenAI强调，生产环境中的代码迁移仍需专家审查，并须针对具体业务规则及系统依赖进行严格测试。此次更新正值业界热议AI辅助遗留系统现代化之际，Anthropic Claude Code等工具也在该领域展开探索。