OpenAI GPT-6 大幅提升 COBOL 等遗留语言编程能力

OpenAI 发布针对 COBOL、Fortran 等低资源遗留语言的模型优化成果，GPT-6 Astra 在 MultiLangBench 测试中平均通过率从 38% 提升至 87.4%，标志着 AI 在关键基础设施现代化领域取得实质性突破。这一进展直接回应了全球银行与科研系统长期面临的老旧代码维护难题。

多方信源交叉验证显示，GPT-6.1 Sol 在将 COBOL 迁移至 C++/Java 等高推理模式任务中准确率达到 97.9%，显著优于前代模型。OpenAI 同步开源了专门评估 20 种低资源语言从零构建能力的 MultiLangBench 基准工具，并推出低成本版本 GPT-6 Luna，其 API 成本较前代降低约 78%，旨在通过开发者反馈闭环持续优化特定工作流支持。

该突破不仅降低了企业遗留系统重构的技术门槛与经济成本，更重塑了传统 IT 资产的数字化路径。随着 API 开放测试的推进，AI 辅助维护将成为保障金融、核安全等关键领域软件稳定性的新范式，加速推动全球数字基础设施的迭代升级。