据Engadget报道，OpenAI于10月20日表示，其模型在COBOL等老旧编程语言上的能力已有提升，可帮助仍依赖这些系统的银行迁移软件。OpenAI称，全球约40%的银行仍在使用COBOL系统。

OpenAI表示，其模型现在更擅长用COBOL、Fortran和Visual Basic等程序员数量持续减少的语言构建和迁移软件。仍使用COBOL的银行若要迁移到较新语言，成本可能达到数百万至数亿美元，并耗费大量时间；与此同时，COBOL程序员正在老龄化并退出劳动力队伍，这些银行未来几年内将不得不迁移。

OpenAI称，改进模型COBOL能力的工作由开发者和企业客户的反馈引导。编码模型处理老旧语言时表现不佳。为此，OpenAI创建了名为MultiLangBench的AI评测套件，要求模型用指定编程语言创建兼容SQLite的数据库引擎。OpenAI称，GPT-6 Astra在20种语言中的平均测试通过率为87.4%，高于GPT-5.6 Sol的26.8%；COBOL仍是最难处理的语言，Astra的通过率为72%。

OpenAI还通过让模型将COBOL程序迁移为C++、Java、Kotlin、Python或Rust程序来评估其能力，同时要求保留程序原有行为。模型若要有效帮助银行迁移，必须保留COBOL程序的行为，例如多余小数位如何舍入、缺失记录如何处理。OpenAI称，GPT-6.1 Sol在高推理强度下准确率最高，达到97.9%；在低推理强度下准确率为86.6%。

OpenAI承认，只有“所有测试都通过”，迁移才算成功。处理银行任务的程序需要高度准确。OpenAI写道，这类保留行为的能力对维护和现代化旧系统的团队有用，但将其用于生产软件仍需专家审查，并依据系统的业务规则和依赖关系进行测试。