OpenAI 10月19日发文称,其最新模型在COBOL、Fortran、Visual Basic等低资源编程语言上的构建与迁移能力大幅提升。OpenAI为此自建两项评测:MultiLangBench要求模型用20种编程语言从零构建兼容SQLite的数据库引擎,COBOL迁移评测则检验模型迁移旧程序时能否保持原有行为。 在MultiLangBench上,GPT-6 Astra平均测试通过率为87.4%,GPT-5.6 Sol为26.8%;GPT-6 Luna为40.3%,估算API成本低约78%。在COBOL迁移评测中,GPT-6.1 Sol在低推理强度下准确率86.6%,成本比GPT-5.6 Sol低39%,后者仅5.4%;高推理强度下准确率达97.9%。以上均为OpenAI自测结果。 信源:https://openai.com/index/low-resource-programming-languages/ ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信
OpenAI称新模型大幅提升COBOL等低资源语言编程能力
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