OpenAI का कहना है कि GPT-6 COBOL और Fortran जैसे पुराने प्रोग्रामिंग भाषाओं में बहुत बेहतर है
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OpenAI ने अपने नवीनतम GPT-6 मॉडलों में COBOL, Fortran और Visual Basic जैसे पुराने प्रोग्रामिंग भाषाओं के प्रति उनकी दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार की घोषणा की है। ये पुरानी भाषाएं वैश्विक बुनियादी ढांचे के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं; IBM का अनुमान है कि COBOL एटीएम लेनदेन और ऑनलाइन बैंकिंग सिस्टम की बहुसंख्यक सहायता करता है। इस प्रगति को मापने के लिए, OpenAI ने दो मूल्यांकन मानदंड विकसित किए: MultiLangBench और एक COBOL माइग्रेशन मानदंड। MultiLangBench पर, जिसमें शून्य से एक डेटाबेस इंजन बनाने की आवश्यकता होती है, GPT-6 Astra ने 20 भाषाओं में औसतन 87.4 प्रतिशत पास दर हासिल की, जो GPT-5.6 Terra की 38 प्रतिशत दर की तुलना में काफी अधिक है। नए GPT-6 Luna मॉडल ने 40.3 प्रतिशत स्कोर किया, लेकिन यह अपने पूर्वजों की तुलना में काफी कम लागत पर था। COBोल माइग्रेशन टेस्ट में, जिसमें कोड को Python या Rust जैसे आधुनिक भाषाओं में अनुवादित करना शामिल है, GPT-6.1 Sol ने कम तर्कशक्ति प्रयास के साथ 86.6 प्रतिशत सटीकता हासिल की। GPT-6.1 Sol के लिए तर्कशक्ति प्रयास बढ़ाने से उसकी सटीकता बढ़कर 97.9 प्रतिशत हो गई, जिससे पिछले संस्करणों की तुलना में एक नाटकीय छलांग दिखाई दी।
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