OpenAI 的 COBOL 迁移评分出现惊人跃升
OpenAI 本周公布了两项基准测试结果。在自家的 COBOL 迁移测试中，新模型 GPT-6.1 Sol 在低推理强度下准确率达到 86.6%，而上一代 GPT-5.6 Sol 只有 5.4%，成本还低了 39%；提高推理强度后准确率可达 97.9%。COBOL 是支撑大量银行和 ATM 系统的老旧编程语言，长期缺少代码和文档，AI 很难学好，所以这次进步幅度显得很大。另一项叫 MultiLangBench 的测试在 GitHub 上公开了，考察模型用 20 种语言从零搭建一个兼容 SQLite 的数据库引擎，旗舰模型 GPT-6 Astra 平均通过率 87.4%，上一代仅 26.8%。但要注意：COBOL 测试的题目和数据集没有公开，外部开发者无法独立验证，OpenAI 也承认迁移到生产系统仍需专家审查。
文中可用工具
- GPT-6.1 SolOpenAI 的新模型，用于把 COBOL 程序迁移到其他语言
- GPT-5.6 Sol上一代模型，作为对比基线
- GPT-6 AstraOpenAI 的旗舰模型，在 MultiLangBench 中平均通过率最高
- GPT-6 Luna成本更低的模型选项，在 MultiLangBench 中通过率较低
- MultiLangBenchOpenAI 公开在 GitHub 上的基准，测试模型用 20 种语言从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎
- Real-SWE 1.1使用私有代码库的软件工程基准，文中的排名参考
- Claude CodeAnthropic 的工具，文中提到可用于 COBOL 现代化
- Claude Opus 5.5在 Real-SWE 1.1 中排名第一的模型
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