OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol，COBOL 程式移轉準確率升至 97.9%

OpenAI 於 19 日宣布，最新模型在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等訓練資料較少的老舊程式語言上，撰寫新程式與系統移轉的表現都明顯進步。這些語言仍支撐金融與政府等關鍵基礎設施。 OpenAI 設計兩項評測。第一項為 MultiLangBench，要求模型以 20 種程式語言從零實作一套相容 SQLite 的資料庫引擎。OpenAI 表示，GPT-6 Astra 在最高推理設定下平均通過率為 87.4%，前代 GPT-5.6 Sol 為 26.8%。COBOL 由 10.9% 升至 72.1%，Fortran 由 21.4% 升至 83.5%，Visual Basic 由 27.5% 升至 89.4%。OpenAI 指出 20 種語言中有 19 種超過 83%，COBOL 仍是最具挑戰的語言。 第二項評測針對程式移轉，要求模型把 COBOL 改寫成 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust，且維持原有行為不變。由於任務需保留計算邏輯與商業規則，OpenAI 採用隱藏測試，逐位元組比對輸出是否一致。結果顯示，GPT-6.1 Sol 在低推理設定下準確率為 86.6%，前代 GPT-5.6 Sol 僅 5.4%；提高推理強度後升至 97.9%。 此外，低成本版 GPT-6 Luna 在 MultiLangBench 的平均通過率為 40.3%，且每個測試樣本的預估 API 成本低於前代。 OpenAI 強調，以上成果僅代表測試環境中的進步。若要用於生產系統，仍需專家審查，並依各自的業務規則與系統依賴關係仔細驗證。