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COBOL कोडिंग में OpenAI की बड़ी छलांग, लेकिन क्या AI से पुराना सॉफ्टवेयर सुरक्षित रूप से बदला जा सकता है?
MultiLangBench में GPT 6 Astra ने 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में औसतन 87.4% टेस्ट पास किए; COBOL का स्कोर 72.1% रहा। [18][25] एक अलग COBOL माइग्रेशन टेस्ट में GPT 6.1 Sol ने कम reasoning effort पर 86.6% और अधिक effort पर 97.9% सटीकता हासिल की। [18][19] ये बेंचमार्क तयशुदा परीक्षणों पर प्रदर्शन मापते हैं—वे यह साबित नहीं...
प्रकाशितकर्ताGPT-6 Luna से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- MultiLangBench में GPT 6 Astra ने 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में औसतन 87.4% टेस्ट पास किए; COBOL का स्कोर 72.1% रहा। [18][25]
- एक अलग COBOL माइग्रेशन टेस्ट में GPT 6.1 Sol ने कम reasoning effort पर 86.6% और अधिक effort पर 97.9% सटीकता हासिल की। [18][19]
- ये बेंचमार्क तयशुदा परीक्षणों पर प्रदर्शन मापते हैं—वे यह साबित नहीं करते कि माइग्रेट किया गया कोड किसी वास्तविक कारोबारी सिस्टम में सुरक्षित चलेगा।
AI संकेत
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OpenAI ने 19 अक्टूबर 2026 को COBOL, Fortran, Visual Basic और OCaml जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड लिखने और पुराने कोड को दूसरी भाषा में बदलने की क्षमता में सुधार की घोषणा की। कंपनी के मुताबिक, GPT-6 Astra ने 20 भाषाओं वाले एक बेंचमार्क में औसतन 87.4% टेस्ट पास किए। एक अलग COBOL माइग्रेशन मूल्यांकन में GPT-6.1 Sol ने अधिक reasoning effort के साथ 97.9% सटीकता हासिल की। 2
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आंकड़े प्रभावशाली हैं, लेकिन उनका मतलब यह नहीं कि AI से बदला गया सॉफ्टवेयर किसी बैंक या कारोबार के सिस्टम में सीधे चलाने के लिए तैयार है। ये स्कोर खास परीक्षणों पर मॉडल के प्रदर्शन को मापते हैं—वास्तविक सिस्टम की सुरक्षा या विश्वसनीयता को नहीं।
“कम संसाधन वाली भाषा” का क्या मतलब है?
यहाँ “कम संसाधन” का मतलब है कि AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और उसकी क्षमता परखने के लिए उस भाषा की सामग्री अपेक्षाकृत कम उपलब्ध है। इसका यह अर्थ नहीं कि उस भाषा का वास्तविक दुनिया में महत्व कम है। OpenAI की घोषणा पर आधारित रिपोर्टिंग इन भाषाओं के लिए प्रशिक्षण डेटा सीमित होने की बात कहती है। 25
COBOL इसका अच्छा उदाहरण है। IBM से जोड़े गए एक अनुमान के अनुसार, 40% से अधिक ऑनलाइन बैंकिंग सिस्टम और 95% ATM लेनदेन इसके पीछे काम करते हैं। लेकिन किसी भाषा का व्यापक इस्तेमाल यह नहीं बताता कि AI के प्रशिक्षण डेटा में उस भाषा के कितने उपयुक्त उदाहरण हैं। 24
दोनों टेस्ट क्या परखते हैं?
MultiLangBench में मॉडल को 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में, हर भाषा के लिए, शुरू से SQLite-संगत डेटाबेस इंजन बनाना होता है। नतीजा इन भाषाओं में टेस्ट पास करने की औसत दर के रूप में दिया जाता है। बेंचमार्क के टेस्ट SQLite के अपने टेस्ट सूट से अनुकूलित किए गए हैं। 2
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COBOL माइग्रेशन टेस्ट में COBOL प्रोग्राम को C++, Java, Kotlin, Python या Rust में बदला जाता है। मकसद मूल प्रोग्राम का व्यवहार जस का तस बनाए रखना है; रूपांतरण को परखने के लिए छिपे हुए टेस्ट इस्तेमाल किए जाते हैं। 19
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ये दो अलग तरह के काम हैं: एक में मॉडल को ऐसी भाषाओं में नया सॉफ्टवेयर बनाना है जो उसे कम परिचित हो सकती हैं; दूसरे में पुराने सॉफ्टवेयर का व्यवहार बदले बिना उसे दूसरी भाषा में ले जाना है। इसलिए दोनों के प्रतिशतों को एक ही पैमाने पर नहीं देखना चाहिए।
मॉडल के स्कोर, reasoning effort और लागत
| मूल्यांकन | मॉडल और सेटिंग | बताया गया नतीजा |
|---|---|---|
| MultiLangBench, 20 भाषाओं का औसत | GPT-6 Astra, अधिकतम reasoning | 87.4% टेस्ट पास; GPT-5.6 Sol का स्कोर 26.8% था। |
| MultiLangBench | GPT-6 Luna | 40.3% टेस्ट पास; प्रति सैंपल लागत लगभग $0.77 थी, जबकि GPT-5.6 Sol की लागत $3.48 बताई गई। |
| COBOL माइग्रेशन, कम reasoning effort | GPT-6.1 Sol | 86.6% सटीकता; GPT-5.6 Sol का स्कोर इसी सेटिंग में 5.4% था। लागत 39% कम बताई गई। |
| COBOL माइग्रेशन, अधिक reasoning effort | GPT-6.1 Sol | 97.9% सटीकता। |
MultiLangBench में GPT-6 Astra ने COBOL पर 72.1%, Fortran पर 83.5% और Visual Basic पर 89.4% स्कोर किया। COBOL माइग्रेशन के आंकड़े एक अलग टेस्ट से हैं—इसलिए 97.9% का स्कोर Astra के COBOL कोडिंग स्कोर का दूसरा रूप नहीं है। 18
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GPT-6 Luna की बताई गई लागत MultiLangBench के उसके नतीजे से जुड़ी है। उपलब्ध आंकड़े GPT-6 Astra की या GPT-6.1 Sol के अधिक reasoning effort वाले माइग्रेशन टेस्ट की बराबर लागत नहीं बताते। 18
पुराने कोड को बदलने के लिए ये नतीजे क्यों अहम हैं?
किसी पुराने प्रोग्राम को दूसरी भाषा में ले जाने की असली चुनौती सिर्फ ऐसा कोड लिखना नहीं जो देखने में सही लगे। नए कोड को वही काम करना चाहिए जो मूल प्रोग्राम करता था। इसीलिए COBOL माइग्रेशन टेस्ट व्यवहार को बनाए रखने पर ध्यान देता है। OpenAI का बताया गया स्कोर उसके टेस्ट सेट पर बड़ी प्रगति दिखाता है—खास तौर पर पुराने मॉडल के कम-reasoning नतीजे की तुलना में। 19
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फिर भी, बेंचमार्क पास करना असली सिस्टम की पुष्टि करने जैसा नहीं है। इन नतीजों से अपने आप यह साबित नहीं होता कि मॉडल हर कारोबारी नियम, निर्भरता और अन्य सिस्टम से जुड़ाव को सही ढंग से संभालेगा, या उन मामलों में भी ठीक चलेगा जो टेस्ट में शामिल नहीं थे। उत्पादन में इस्तेमाल से पहले विशेषज्ञ समीक्षा और कंपनी की असल जरूरतों तथा डेटा के आधार पर परीक्षण जरूरी हैं।
क्या सार्वजनिक है—और क्या अब भी साफ नहीं?
घोषणा पर हुई रिपोर्टिंग के अनुसार, OpenAI ने MultiLangBench को खुले बेंचमार्क के रूप में जारी किया है। उपलब्ध सामग्री यह साबित नहीं करती कि अलग COBOL माइग्रेशन टेस्ट के छिपे हुए टेस्ट भी सार्वजनिक हैं; इसलिए बाहरी लोग उस नतीजे को पूरी तरह दोहरा पाने में सक्षम न हों। 19
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यहाँ दिए गए आंकड़े रिपोर्ट किए गए बेंचमार्क नतीजे हैं। उपलब्ध स्रोत स्वतंत्र रूप से दोहराए गए परीक्षण का दस्तावेज नहीं देते। इन्हें तयशुदा कामों में प्रगति का संकेत समझना चाहिए—उत्पादन में भरोसेमंद प्रदर्शन की स्वतंत्र पुष्टि नहीं।
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"COBOL कोडिंग में OpenAI की बड़ी छलांग, लेकिन क्या AI से पुराना सॉफ्टवेयर सुरक्षित रूप से बदला जा सकता है?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
MultiLangBench में GPT 6 Astra ने 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में औसतन 87.4% टेस्ट पास किए; COBOL का स्कोर 72.1% रहा। [18][25]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
MultiLangBench में GPT 6 Astra ने 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में औसतन 87.4% टेस्ट पास किए; COBOL का स्कोर 72.1% रहा। [18][25] एक अलग COBOL माइग्रेशन टेस्ट में GPT 6.1 Sol ने कम reasoning effort पर 86.6% और अधिक effort पर 97.9% सटीकता हासिल की। [18][19]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
ये बेंचमार्क तयशुदा परीक्षणों पर प्रदर्शन मापते हैं—वे यह साबित नहीं करते कि माइग्रेट किया गया कोड किसी वास्तविक कारोबारी सिस्टम में सुरक्षित चलेगा।