OpenAI diz que GPT-6 melhora desempenho em COBOL e Fortran

A OpenAI informou que aprimorou seus modelos mais recentes de inteligência artificial para lidar com linguagens de programação consideradas de baixo recurso, como COBOL, Fortran e Visual Basic. De acordo com a empresa, embora essas linguagens tenham menos código de treinamento disponível, elas sustentam infraestruturas críticas em todo o mundo. A IBM estima que o COBOL seja responsável por alimentar mais de 40% dos sistemas bancários online e 95% das transações em caixas eletrônicos.

Resultados em avaliações

Para medir o progresso, a OpenAI desenvolveu duas avaliações. Na MultiLangBench, disponível no GitHub, os modelos precisam construir um motor de banco de dados compatível com SQLite do zero. Segundo a empresa, com esforço máximo de raciocínio, o GPT-6 Astra alcança uma taxa média de aprovação de 87,4% em 20 linguagens, acima dos cerca de 38% registrados pelo GPT-5.6 Terra. O GPT-6 Luna atinge 40,3%, superando o GPT-5.6 Terra (37,9%) com um custo menor, conforme reportagem do The Decoder.

Em um benchmark específico de migração de COBOL que converte código para C++, Java, Kotlin, Python ou Rust, o GPT-6.1 Sol atinge 86,6% de acurácia com baixo esforço de raciocínio, comparado a 5,4% do GPT-5.6 Sol. Com o aumento do esforço de raciocínio, a acurácia sobe para 97,9%.