原题：OpenAI says GPT-6 is much better with legacy programming languages such as COBOL and Fortran
OpenAI 针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练语料稀缺的“低资源”语言优化了最新模型。据 IBM 估算，COBOL 支撑着超过 40% 的网上银行系统和 95% 的 ATM 交易。OpenAI 构建了两个评测：MultiLangBench 要求从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎，GPT-6 Astra 在 20 种语言上平均通过率 87.4%，GPT-5.6 Terra 约 38%；GPT-6 Luna 为 40.3%，成本更低。COBOL 迁移基准（转 C++、Java、Kotlin、Python、Rust）上，GPT-6.1 Sol 低推理强度即达 86.6% 准确率，GPT-5.6 Sol 仅 5.4%，提高推理强度后升至 97.9%。
推荐理由COBOL 迁移准确率从 5.4% 跳到 86.6%，做金融、银行遗留系统改造的团队可以直接评估换模型。
OpenAI 改进了其最新 AI 模型对 COBOL、Fortran 和 Visual Basic 等“低资源”语言的支持。这些语言可用的训练代码远少于 Python 之类的语言，但据OpenAI称，它们支撑着全球关键基础设施。IBM 估计，COBOL 支撑着超过 40% 的网上银行系统和 95% 的 ATM 交易。
OpenAI 构建了两项评估来衡量进展。MultiLangBench（GitHub）要求模型从零构建一个兼容 SQLite 的数据库引擎。在最高推理强度下，GPT-6 Astra 在 20 种语言上的平均测试通过率达到 87.4%，而 GPT-5.6 Terra 约为 38%。GPT-6 Luna 得分 40.3%，仅略高于 GPT-5.6 Terra（37.9%），但成本低得多。
在 COBOL 迁移基准测试中（将 COBOL 转换为 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust），GPT-6.1 Sol 在低推理强度下达到 86.6% 的准确率，而 GPT-5.6 Sol 为 5.4%。提高推理强度可将准确率推升至 97.9%。
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