Компания OpenAI представила результаты тестирования новых моделей искусственного интеллекта, способных работать с устаревшим программным кодом. Особое внимание разработчики уделили языкам COBOL и Fortran, которые до сих пор широко используются в банковских системах, научных вычислениях и критически важной инфраструктуре.
В тесте на перенос программ с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust модель GPT-6.1 Sol достигла точности 97,9% при повышенном уровне рассуждений. При более экономичных настройках результат составил 86,6% против 5,4% у GPT-5.6 Sol. При этом стоимость использования API снизилась на 39%.
В другом испытании, MultiLangBench, модель GPT-6 Astra показала средний результат 87,4% при создании совместимого с SQLite движка базы данных на 20 языках программирования. Для сравнения, GPT-5.6 Sol справлялась с 26,8% проверок. Особенно заметный прогресс зафиксирован для Fortran, Visual Basic и COBOL.
Более доступная GPT-6 Luna продемонстрировала результат 40,3%, однако стоимость её использования оказалась примерно на 78% ниже, чем у GPT-5.6 Sol.
В OpenAI подчёркивают, что высокие результаты тестов не гарантируют безошибочный перенос реальных приложений. Даже небольшие изменения в обработке чисел или бизнес-логике могут привести к серьёзным последствиям, поэтому модернизированный код по-прежнему требует тщательной проверки.
