OpenAI 新模型攻克老舊程式語言，COBOL 移轉正確率飆升至 97.9%

OpenAI 19 日宣布，最新模型對 COBOL、Fortran 與 Visual Basic 等學習資源較少的老舊程式語言，無論撰寫新程式或系統移轉，表現都明顯進步。這些程式語言雖然訓練資料庫相對稀少，卻仍支撐金融與政府等關鍵基礎設施，因此提升功能很有意義。

為衡量進展，OpenAI 設計兩項評測。一是 MultiLangBench，要求模型以 20 種不同程式語言，從零打造一套相容 SQLite 的資料庫引擎。結果顯示，GPT-6 Astra 最高推理設定下平均通過率達 87.4%，遠高於前代 GPT-5.6 Sol 的 26.8%。各語言表現，COBOL 由 10.9% 提升至 72.1%，Fortran 由 21.4% 升至 83.5%，Visual Basic 則由 27.5% 升至 89.4%；OpenAI 表示，20 種語言有 19 種都超過 83%，但 COBOL 仍最具挑戰性。

另一項評測聚焦程式移轉，要求模型將 COBOL 程式改寫成 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust，同時維持原本行為不變。OpenAI 表示，這類任務不只是單純翻譯程式碼，還必須保留原始計算邏輯與商業規則，因此採用隱藏測試檢查輸出是否逐位元組一致。結果顯示，GPT-6.1 Sol 低推理設定時準確率達 86.6%，明顯高於 GPT-5.6 Sol 的 5.4%；提高推理強度後，準確率更升至 97.9%。

OpenAI 提到，低成本版 GPT-6 Luna 在 MultiLangBench 平均通過率也達 40.3%，且每測試樣本的預估 API 成本較前代更低。不過 OpenAI 強調，這些成果只代表在測試環境有進步，若要實際用於生產系統，仍需專家審查，並針對各自業務規則與依賴關係仔細驗證。

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（首圖來源：OpenAI）

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