OpenAI 报告：GPT-6 Astra 低资源编程语言平均通过率达 87.4%

COBOL、Fortran 等低资源编程语言公开资料稀少，却长期支撑银行、ATM、天气预报和核安全分析等关键系统，维护与升级难度较大。

OpenAI 发布研究报告，介绍 GPT-6 Astra 等模型在这类语言上的能力进展，并推出 MultiLangBench 等评测，要求模型用 20 种语言从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎，或将 COBOL 程序迁移至 Java、Python 等语言。

结果显示，GPT-6 Astra 平均测试通过率达 87.4%，较 GPT-5.6 Sol 的 26.8% 大幅提升，其中 COBOL 从 10.9% 升至 72.1%；在 COBOL 迁移评测中，GPT-6.1 Sol 高推理强度下准确率达 97.9%。

OpenAI 表示，该进展有助于企业维护老旧系统、推进软件现代化，但将迁移结果用于生产环境仍需专家审查与测试。