OpenAI于当地时间10月20日发布研究报告，称已增强GPT-6 Astra等模型构建和迁移COBOL、Fortran、Visual Basic等低资源编程语言的能力。这类语言公开代码与文档稀少，却广泛支撑银行、ATM、天气预报和核安全分析等关键系统。
为衡量能力，OpenAI设计了两项评测：MultiLangBench要求模型用20种语言从零构建兼容SQLite的数据库引擎，另一项评测则要求模型在保持原有业务行为不变的前提下，把COBOL程序迁移到C++、Java、Python、Rust等语言。
结果显示，GPT-6 Astra在20种语言中的平均测试通过率达到87.4%，GPT-5.6 Sol同期仅为26.8%。其中COBOL从10.9%升至72.1%，Fortran从21.4%升至83.5%，Visual Basic从27.5%升至89.4%。成本更低的GPT-6 Luna平均通过率40.3%，估算接口成本较GPT-5.6 Sol降低约78%。
在COBOL迁移评测中，GPT-6.1 Sol在低推理强度下准确率已达86.6%，此前GPT-5.6 Sol只有5.4%；提高推理强度后准确率升至97.9%，接近评测上限，成本还降低了39%。
OpenAI表示，这一进展有助于企业维护老旧系统、修复缺陷并推进软件现代化。不过公司也强调，把AI迁移结果用于生产环境仍需专家审查，并结合具体业务规则与依赖关系做测试。
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