GPT 6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków; GPT 6.1 Sol osiągnął 86,6% w teście migracji COBOL u przy niskim wysiłku rozumowania i 97,9% przy wyższym. Wyniki dotyczą konkretnych testów, a nie niezależnie potwierdzonej niezawodności w systemach firmowych.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI announce on October 19, 2026, about its newest models’ improvements in writing and migrating code in low-resource languages. Article summary: On October 19, 2026, OpenAI announced stronger capabilities for writing and migrating software in low-resource languages, including COBOL, Fortran, Visual Basic and OCaml, supported by two new evaluations. The reported g. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, click
OpenAI poinformowało 19 października 2026 r. o postępach w pisaniu i przenoszeniu kodu w językach takich jak COBOL, Fortran, Visual Basic i OCaml. Najmocniej wybrzmiewają dwa wyniki: GPT-6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków, a GPT-6.1 Sol osiągnął 97,9% w osobnym teście migracji COBOL-u przy wyższym wysiłku rozumowania. To rezultaty z określonych prób, a nie potwierdzenie, że kod wygenerowany przez AI można bezpiecznie uruchomić w firmowym systemie. 2
18
19
Określenie „o ograniczonych zasobach” odnosi się do względnie niewielkiej ilości materiałów dostępnych do trenowania i oceniania modeli AI. Nie oznacza, że dany język jest mało użyteczny. Według relacji z ogłoszenia OpenAI chodzi o języki, których przykłady są słabiej reprezentowane w danych treningowych. 25
COBOL dobrze pokazuje tę różnicę. Według szacunków przypisywanych IBM wspiera on ponad 40% systemów bankowości internetowej i 95% transakcji w bankomatach. Powszechne zastosowanie nie mówi jednak, ile odpowiedniego kodu COBOL-u znalazło się w materiałach treningowych AI. 24
MultiLangBench polega na zbudowaniu od zera w każdym z 20 języków silnika bazy danych zgodnego z SQLite. Podawany wynik to średni odsetek zaliczonych testów w tych językach. Opis benchmarku wspomina o testach zaadaptowanych z zestawu SQLite. 2
26
Test migracji COBOL-u sprawdza tłumaczenie programów z COBOL-u na C++, Javę, Kotlin, Pythona lub Rusta. Celem jest zachowanie działania oryginalnego programu, a przekłady oceniają ukryte testy. 19
21
To dwa różne zadania: tworzenie oprogramowania w językach mniej znanych modelowi oraz przenoszenie istniejącego programu bez zmiany jego obserwowalnych rezultatów. Wyników z tych testów nie należy porównywać tak, jakby mierzyły to samo.
| Test | Model i ustawienie | Podany wynik |
|---|---|---|
| MultiLangBench, średnia dla 20 języków | GPT-6 Astra, maksymalny wysiłek rozumowania | 87,4% zaliczonych testów; GPT-5.6 Sol uzyskał 26,8%. |
| MultiLangBench | GPT-6 Luna | 40,3% zaliczonych testów; około 0,77 USD za próbkę wobec 3,48 USD dla GPT-5.6 Sol. |
| Migracja COBOL-u, niski wysiłek rozumowania | GPT-6.1 Sol | 86,6% dokładności wobec 5,4% dla GPT-5.6 Sol; podany koszt był niższy o 39%. |
| Migracja COBOL-u, wyższy wysiłek rozumowania | GPT-6.1 Sol | 97,9% dokładności. |
W MultiLangBench GPT-6 Astra uzyskał 72,1% dla COBOL-u, 83,5% dla Fortranu i 89,4% dla Visual Basica. Wynik 97,9% pochodzi z osobnego testu migracji COBOL-u, nie z testu programowania w COBOL-u dla Astry. 18
25
Podane porównanie kosztów GPT-6 Luna dotyczy wyniku w MultiLangBench. Dostępne dane nie określają porównywalnego kosztu dla Astry ani dla testu migracji GPT-6.1 Sol przy wyższym wysiłku rozumowania. 18
Test migracji dotyczy jednego z najważniejszych wyzwań przy modernizacji istniejącego oprogramowania: nowa wersja ma zachowywać się tak samo jak oryginał, a nie tylko wyglądać wiarygodnie. Wynik OpenAI wskazuje na duży postęp w ramach badanego zestawu, szczególnie w porównaniu z rezultatem wcześniejszego modelu przy niskim wysiłku rozumowania. 19
21
Zaliczenie benchmarku nie jest jednak równoznaczne ze sprawdzeniem rzeczywistego systemu. Same wyniki nie dowodzą, że model zachowa każdą regułę biznesową, uwzględni wszystkie zależności i integracje ani poprawnie obsłuży przypadki, których nie ma w teście. Wdrożenie produkcyjne nadal wymaga eksperckiego przeglądu oraz testów opartych na wymaganiach i danych konkretnej organizacji.
Według relacji OpenAI udostępniło MultiLangBench jako otwarty benchmark. Dostępne materiały nie potwierdzają, że publicznie udostępniono również ukryte testy z osobnej ewaluacji migracji COBOL-u. Osoby z zewnątrz mogą więc nie być w stanie w pełni odtworzyć tego wyniku. 19
28
Przedstawione liczby to wyniki raportowane z benchmarków; dostępne źródła nie dokumentują niezależnego powtórzenia testów. Pokazują postęp w określonych zadaniach, ale nie są niezależnym potwierdzeniem niezawodności w systemach produkcyjnych.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
GPT 6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków; GPT 6.1 Sol osiągnął 86,6% w teście migracji COBOL u przy niskim wysiłku rozumowania i 97,9% przy wyższym.
GPT 6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków; GPT 6.1 Sol osiągnął 86,6% w teście migracji COBOL u przy niskim wysiłku rozumowania i 97,9% przy wyższym. Wyniki dotyczą konkretnych testów, a nie niezależnie potwierdzonej niezawodności w systemach firmowych.
GPT 6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków; GPT 6.1 Sol osiągnął 86,6% w teście migracji COBOL u przy niskim wysiłku rozumowania i 97,9% przy wyższym. Wyniki dotyczą konkretnych testów, a nie niezależnie potwierdzonej niezawodności w systemach firmowych.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI announce on October 19, 2026, about its newest models’ improvements in writing and migrating code in low-resource languages. Article summary: On October 19, 2026, OpenAI announced stronger capabilities for writing and migrating software in low-resource languages, including COBOL, Fortran, Visual Basic and OCaml, supported by two new evaluations. The reported g. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, click
OpenAI poinformowało 19 października 2026 r. o postępach w pisaniu i przenoszeniu kodu w językach takich jak COBOL, Fortran, Visual Basic i OCaml. Najmocniej wybrzmiewają dwa wyniki: GPT-6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków, a GPT-6.1 Sol osiągnął 97,9% w osobnym teście migracji COBOL-u przy wyższym wysiłku rozumowania. To rezultaty z określonych prób, a nie potwierdzenie, że kod wygenerowany przez AI można bezpiecznie uruchomić w firmowym systemie. 2
18
19
Określenie „o ograniczonych zasobach” odnosi się do względnie niewielkiej ilości materiałów dostępnych do trenowania i oceniania modeli AI. Nie oznacza, że dany język jest mało użyteczny. Według relacji z ogłoszenia OpenAI chodzi o języki, których przykłady są słabiej reprezentowane w danych treningowych. 25
COBOL dobrze pokazuje tę różnicę. Według szacunków przypisywanych IBM wspiera on ponad 40% systemów bankowości internetowej i 95% transakcji w bankomatach. Powszechne zastosowanie nie mówi jednak, ile odpowiedniego kodu COBOL-u znalazło się w materiałach treningowych AI. 24
MultiLangBench polega na zbudowaniu od zera w każdym z 20 języków silnika bazy danych zgodnego z SQLite. Podawany wynik to średni odsetek zaliczonych testów w tych językach. Opis benchmarku wspomina o testach zaadaptowanych z zestawu SQLite. 2
26
Test migracji COBOL-u sprawdza tłumaczenie programów z COBOL-u na C++, Javę, Kotlin, Pythona lub Rusta. Celem jest zachowanie działania oryginalnego programu, a przekłady oceniają ukryte testy. 19
21
To dwa różne zadania: tworzenie oprogramowania w językach mniej znanych modelowi oraz przenoszenie istniejącego programu bez zmiany jego obserwowalnych rezultatów. Wyników z tych testów nie należy porównywać tak, jakby mierzyły to samo.
| Test | Model i ustawienie | Podany wynik |
|---|---|---|
| MultiLangBench, średnia dla 20 języków | GPT-6 Astra, maksymalny wysiłek rozumowania | 87,4% zaliczonych testów; GPT-5.6 Sol uzyskał 26,8%. |
| MultiLangBench | GPT-6 Luna | 40,3% zaliczonych testów; około 0,77 USD za próbkę wobec 3,48 USD dla GPT-5.6 Sol. |
| Migracja COBOL-u, niski wysiłek rozumowania | GPT-6.1 Sol | 86,6% dokładności wobec 5,4% dla GPT-5.6 Sol; podany koszt był niższy o 39%. |
| Migracja COBOL-u, wyższy wysiłek rozumowania | GPT-6.1 Sol | 97,9% dokładności. |
W MultiLangBench GPT-6 Astra uzyskał 72,1% dla COBOL-u, 83,5% dla Fortranu i 89,4% dla Visual Basica. Wynik 97,9% pochodzi z osobnego testu migracji COBOL-u, nie z testu programowania w COBOL-u dla Astry. 18
25
Podane porównanie kosztów GPT-6 Luna dotyczy wyniku w MultiLangBench. Dostępne dane nie określają porównywalnego kosztu dla Astry ani dla testu migracji GPT-6.1 Sol przy wyższym wysiłku rozumowania. 18
Test migracji dotyczy jednego z najważniejszych wyzwań przy modernizacji istniejącego oprogramowania: nowa wersja ma zachowywać się tak samo jak oryginał, a nie tylko wyglądać wiarygodnie. Wynik OpenAI wskazuje na duży postęp w ramach badanego zestawu, szczególnie w porównaniu z rezultatem wcześniejszego modelu przy niskim wysiłku rozumowania. 19
21
Zaliczenie benchmarku nie jest jednak równoznaczne ze sprawdzeniem rzeczywistego systemu. Same wyniki nie dowodzą, że model zachowa każdą regułę biznesową, uwzględni wszystkie zależności i integracje ani poprawnie obsłuży przypadki, których nie ma w teście. Wdrożenie produkcyjne nadal wymaga eksperckiego przeglądu oraz testów opartych na wymaganiach i danych konkretnej organizacji.
Według relacji OpenAI udostępniło MultiLangBench jako otwarty benchmark. Dostępne materiały nie potwierdzają, że publicznie udostępniono również ukryte testy z osobnej ewaluacji migracji COBOL-u. Osoby z zewnątrz mogą więc nie być w stanie w pełni odtworzyć tego wyniku. 19
28
Przedstawione liczby to wyniki raportowane z benchmarków; dostępne źródła nie dokumentują niezależnego powtórzenia testów. Pokazują postęp w określonych zadaniach, ale nie są niezależnym potwierdzeniem niezawodności w systemach produkcyjnych.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
GPT 6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków; GPT 6.1 Sol osiągnął 86,6% w teście migracji COBOL u przy niskim wysiłku rozumowania i 97,9% przy wyższym.
GPT 6 Astra uzyskał średnio 87,4% zaliczonych testów w benchmarku obejmującym 20 języków; GPT 6.1 Sol osiągnął 86,6% w teście migracji COBOL u przy niskim wysiłku rozumowania i 97,9% przy wyższym. Wyniki dotyczą konkretnych testów, a nie niezależnie potwierdzonej niezawodności w systemach firmowych.