OpenAI сообщает, что их ИИ-модели стали эффективнее работать со старыми языками программирования, на которых по-прежнему пишутся банки, корпорации и государственные системы. В рамках тестирования GPT-6.1 Sol перенос программ с COBOL на современные языки выполнялся с сохранением работоспособности в 97,9% случаев. По словам разработчиков, такой результат может заметно упростить модернизацию устаревшего ПО, которое ранее считалось слишком сложным и дорогим для переписывания.

Для оценки новых возможностей OpenAI был создан тест MultiLangBench: нейросеть должна была самостоятельно построить совместимый с SQLite движок базы данных на одном из 20 языков. Модель GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений прошла в среднем 87,4% проверок, что значительно выше 26,8% у GPT-5.6 Sol. Особенно заметно улучшились показатели на COBOL — с 10,9% до 72,1%, Fortran — с 21,4% до 83,5%, а также Visual Basic — с 27,5% до 89,4%. В 19 из 20 языков Astra превысил отметку в 83% анкеты.

Отдельно тестировался перенос COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust. При минимальном уровне рассуждений GPT-6.1 Sol смогла пройти 86,6% заданий против 5,4% у GPT-5.6 Sol, а стоимость обработки снизилась на 39%. При повышении уровня рассуждений итог достиг 97,9%.

В рамках роста интереса к модернизации COBOL конкуренты OpenAI тоже заявляли о возможностях автоматизации работ по анализу и обновлению старого программного обеспечения. Так, в феврале компания Anthropic анонсировала Claude Code для аналогичных задач. На этом фоне акции IBM, чьи мейнфреймы широко применяются для исполнения подобных программ, заметно снизились.

Специалисты OpenAI подчёркивают, что сложность задач состоит не только в переписывании кода, но и в сохранении особенностей обработки данных и вычислений, особенно когда речь идёт об ограниченной доступности к исходному коду и документации для обучения нейросетей.