OpenAI diz que o GPT-6 é muito melhor com linguagens de programação legadas como COBOL e Fortran
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A OpenAI anunciou melhorias significativas em seus mais recentes modelos GPT-6 no que diz respeito à proficiência com linguagens de programação legadas, como COBOL, Fortran e Visual Basic. Essas linguagens mais antigas são críticas para a infraestrutura global, com a IBM estimando que o COBOL suporta a maioria das transações de caixas eletrônicos e sistemas de bancos online. Para medir esse progresso, a OpenAI desenvolveu dois benchmarks de avaliação: o MultiLangBench e um benchmark de migração para COBOL. No MultiLangBench, que exige a construção de um mecanismo de banco de dados do zero, o GPT-6 Astra alcançou uma taxa média de aprovação de 87,4% entre 20 idiomas, um aumento substancial em relação aos 38% do GPT-5.6 Terra. O novo modelo GPT-6 Luna obteve 40,3%, mas com um custo significativamente menor em comparação ao seu predecessor. No teste de migração para COBOL, que envolve traduzir código para linguagens modernas como Python ou Rust, o GPT-6.1 Sol atingiu 86,6% de precisão com baixo esforço de raciocínio. Aumentar o esforço de raciocínio para o GPT-6.1 Sol elevou ainda mais sua precisão para 97,9%, demonstrando um salto dramático em relação às versões anteriores.
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