OpenAI aprimora modelos para linguagens de programação legadas
A OpenAI atualizou seus modelos para construir e migrar software em COBOL, Fortran e Visual Basic, com ganhos grandes em avaliações próprias, e diz que o uso em sistemas de produção ainda exige revisão especializada.
Pontos principais
- A OpenAI informa que, no MultiLangBench, o GPT-6 Astra tem taxa média de aprovação de 87,4% em 20 linguagens, contra 26,8% do GPT-5.6 Sol.
- Por linguagem, o GPT-6 Astra passa de 10,9% para 72,1% em COBOL, de 21,4% para 83,5% em Fortran e de 27,5% para 89,4% em Visual Basic.
- O GPT-6 Luna chega a 40,3%, com custo estimado de US$ 0,77 por amostra, contra US$ 3,48 do GPT-5.6 Sol.
- Na migração de COBOL, a OpenAI registra 86,6% de acerto do GPT-6.1 Sol com baixo esforço de raciocínio, contra 5,4% do GPT-5.6 Sol, e 97,9% com alto esforço.
- A empresa pede feedback de desenvolvedores e clientes corporativos sobre quais linguagens e fluxos de trabalho priorizar.
A OpenAI afirma que seus modelos mais recentes avançam na construção e na migração de software em linguagens de baixo recurso, com pouco código e documentação para treinamento. Segundo a empresa, o COBOL está em mais de 40% dos sistemas de internet banking, em 80% das transações presenciais com cartão e em 95% das transações em caixas eletrônicos.
Para medir o avanço, a OpenAI criou duas avaliações: uma pede que o modelo construa do zero um motor compatível com SQLite; a outra verifica se programas COBOL migrados para C++, Java, Kotlin, Python ou Rust mantêm o comportamento original, com paridade byte a byte em testes ocultos. A empresa cita um erro típico: o COBOL descarta casas decimais excedentes sem arredondamento explícito, e uma reescrita que arredonde por conta própria pode rodar sem falhas e gerar valores financeiros diferentes. Ela ressalva que, em software de produção, ainda são necessárias revisão especializada e testes contra as regras de negócio do sistema.
