原始來源OpenAI
摘要
OpenAI 公布在低资源程式语言上的进展，锁定 COBOL、Fortran、Visual Basic、OCaml 等文件与专家都稀缺、却仍支撑关键基础设施的语言。官方以两项评测衡量成效：MultiLangBench 要在 20 种语言中建出类 SQLite 引擎，以及保留行为的 COBOL 迁移测试。结果显示 GPT-6 Astra 在 MultiLangBench 平均通过率达 87.4%，高于 GPT-5.6 Sol 的 26.8%；GPT-6 Luna 以约低 78% 的 API 成本达到 40.3%。COBOL 迁移上，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下准确率 86.6%，成本…
重點整理
- 企业可望降低 COBOL 等老系统迁移的人力与外包成本，但实际导入仍需验证与人工把关。
- 维护老旧系统与金融后端迁移的团队，可据此评估 AI 辅助改写的实际准确率与成本。
編輯說明
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