OpenAI称GPT-6大幅提升低资源编程语言能力

OpenAI 称其针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的“低资源”编程语言改进了最新模型，并构建 MultiLangBench 和 COBOL 迁移两项评测来衡量进展。 据 The Decoder 报道，在最高推理强度下，GPT-6 Astra 在 20 种语言上的平均测试通过率为 87.4%，GPT-5.6 Terra 约为 38%；GPT-6 Luna 为 40.3%，略高于 GPT-5.6 Terra 的 37.9%，但成本低得多。在把 COBOL 翻译为 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust 的迁移评测中，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下准确率为 86.6%，GPT-5.6 Sol 为 5.4%；提高推理强度后准确率升至 97.9%。 此前 OpenAI 仅说明改进方向和新增评测，未给出具体幅度或结果。

AI 根据报道生成 · 5 天前更新