OpenAI mejoró los últimos modelos para lenguajes de programación con pocos recursos, incluyendo COBOL, Fortran y Visual Basic, según The Decoder. Según el resumen del medio, en la prueba MultiLangBench GPT-6 Astra obtuvo un resultado de 87,4% en 20 lenguajes frente a aproximadamente 38% para GPT-5.6 Terra.
Para la migración de programas a COBOL, el material indica una precisión de hasta 97,9% con GPT-6.1 Sol. Esto podría ser importante para actualizar infraestructuras financieras críticas donde los lenguajes antiguos siguen en uso.
Los datos se basan en metadatos y en el resumen de una fuente independiente; el material primario de OpenAI también se presenta con una descripción breve. No hay detalles en el paquete sobre la metodología de pruebas, la composición de las tareas ni la verificación de resultados por parte de investigadores externos.
comentario editorial
Por qué importa
Una consecuencia práctica probable es prestar mayor atención al uso de modelos en el acompañamiento y la migración de sistemas antiguos. La próxima señal verificable será la publicación de la metodología de evaluación completa y la verificación independiente de los resultados. Existe una considerable incertidumbre porque actualmente solo están disponibles metadatos y el resumen de una fuente independiente.