OpenAI a amélioré les derniers modèles pour les langages de programmation à faibles ressources, y compris COBOL, Fortran et Visual Basic, selon The Decoder. D'après le résumé de l'édition, sur le test MultiLangBench GPT-6 Astra a obtenu le résultat 87,4% sur 20 langages contre environ 38% pour GPT-5.6 Terra.
Pour la migration de COBOL dans le matériel, la précision indiquée est jusqu'à 97,9% chez GPT-6.1 Sol.
Données basées sur des métadonnées et le résumé d'une seule source indépendante; le matériel primaire OpenAI est également présenté uniquement via une courte description. Le paquet ne contient pas de détails sur la méthodologie de test, les tâches et la vérification des résultats par des chercheurs externes.
commentaire éditorial
Pourquoi c’est important
Une conséquence pratique probable — accorder davantage d’attention à l’utilisation des modèles lors de l’assistance et du portage des anciens systèmes logiciels. Le prochain signal vérifiable sera la publication d’une méthodologie d’évaluation complète et une vérification indépendante des résultats. Une incertitude substantielle découle du fait que seul des métadonnées et un résumé d'une source indépendante sont actuellement disponibles.