คำตอบเผยแพร่แล้ว18 แหล่งที่มา
คะแนนย้าย COBOL ของ OpenAI สูงถึง 97.9% แต่ยังไม่ใช่หลักฐานว่าพร้อมใช้จริง
OpenAI ระบุว่า GPT 6 Astra ทำคะแนนเฉลี่ยผ่านการทดสอบ 87.4% ใน MultiLangBench ซึ่งครอบคลุม 20 ภาษาโปรแกรม ในการทดสอบย้าย COBOL แยกต่างหาก GPT 6.1 Sol ทำได้ 86.6% เมื่อใช้การให้เหตุผลระดับต่ำ และ 97.9% เมื่อเพิ่มระดับการให้เหตุผล คะแนนเหล่านี้สะท้อนผลในชุดทดสอบ ไม่ได้ยืนยันว่าโค้ดที่ AI แปลงแล้วจะพร้อมใช้งานในระบบธุรก...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- OpenAI ระบุว่า GPT 6 Astra ทำคะแนนเฉลี่ยผ่านการทดสอบ 87.4% ใน MultiLangBench ซึ่งครอบคลุม 20 ภาษาโปรแกรม
- ในการทดสอบย้าย COBOL แยกต่างหาก GPT 6.1 Sol ทำได้ 86.6% เมื่อใช้การให้เหตุผลระดับต่ำ และ 97.9% เมื่อเพิ่มระดับการให้เหตุผล
- คะแนนเหล่านี้สะท้อนผลในชุดทดสอบ ไม่ได้ยืนยันว่าโค้ดที่ AI แปลงแล้วจะพร้อมใช้งานในระบบธุรกิจโดยไม่ต้องตรวจสอบ
AI พรอมต์
openai.comCreate 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
เมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 OpenAI ประกาศว่ารุ่นล่าสุดมีความสามารถดีขึ้นในการเขียนและย้ายโค้ดในภาษาโปรแกรมที่มีข้อมูลสำหรับฝึก AI ค่อนข้างจำกัด เช่น COBOL, Fortran, Visual Basic และ OCaml 2
25
ตัวเลขที่สะดุดตาคือ GPT-6 Astra ทำคะแนนเฉลี่ยผ่านการทดสอบ 87.4% ในเบนช์มาร์ก 20 ภาษา ขณะที่ GPT-6.1 Sol ทำคะแนนได้ 97.9% ในการทดสอบย้ายโค้ด COBOL อีกชุดหนึ่งเมื่อใช้การให้เหตุผลระดับสูง อย่างไรก็ตาม คะแนนเหล่านี้บอกผลการทำงานในแบบทดสอบเฉพาะ ไม่ได้ยืนยันว่าระบบที่ AI แปลงจะพร้อมนำไปใช้งานจริงโดยไม่ต้องตรวจทาน 2
18
19
“ข้อมูลน้อย” ไม่ได้แปลว่าใช้งานน้อย
คำว่า “ภาษาโปรแกรมที่มีทรัพยากรน้อย” ในบริบทนี้หมายถึงมีข้อมูลสำหรับฝึกและประเมินโมเดลน้อยกว่า ไม่ได้หมายความว่าภาษานั้นไม่มีความสำคัญหรือมีผู้ใช้งานน้อย 25
COBOL เป็นตัวอย่างชัดเจน: ประมาณการที่อ้างถึง IBM ระบุว่าระบบที่ใช้ COBOL อยู่เบื้องหลังระบบธนาคารออนไลน์มากกว่า 40% และธุรกรรมตู้ ATM 95% 24 แต่การใช้งานแพร่หลายไม่ได้บอกว่ามีโค้ด COBOL ที่เหมาะสมและเข้าถึงได้มากเพียงใดสำหรับนำไปใช้ฝึก AI
เบนช์มาร์ก 2 ชุด วัดคนละความสามารถ
MultiLangBench ให้โมเดลสร้างเอนจินฐานข้อมูลที่ทำงานเข้ากันได้กับ SQLite ขึ้นมาใหม่ ตั้งแต่ต้น ในภาษาโปรแกรม 20 ภาษา แล้วรายงานอัตราการผ่านชุดทดสอบโดยเฉลี่ย 2
26
การทดสอบย้าย COBOL ให้โมเดลแปลงโปรแกรมจาก COBOL เป็น C++, Java, Kotlin, Python หรือ Rust โดยมีชุดทดสอบที่ซ่อนไว้เพื่อตรวจว่าพฤติกรรมของโปรแกรมที่แปลงยังคงเดิม 19
21
ดังนั้นการทดสอบแรกเน้นความสามารถในการสร้างซอฟต์แวร์ในหลายภาษา ส่วนการทดสอบที่สองเน้นการแปลงโปรแกรมเดิมโดยไม่เปลี่ยนผลลัพธ์ที่สังเกตได้ คะแนนของทั้งสองชุดจึงไม่ใช่การวัดแบบเดียวกัน และไม่ควรนำมาเทียบกันตรง ๆ
คะแนนที่รายงาน: ผลดีขึ้น แต่มีเงื่อนไข
| การทดสอบและการตั้งค่า | รุ่น | ผลที่รายงาน |
|---|---|---|
| MultiLangBench ค่าเฉลี่ย 20 ภาษา ใช้การให้เหตุผลระดับสูงสุด | GPT-6 Astra | ผ่าน 87.4% เทียบกับ 26.8% ของ GPT-5.6 Sol |
| MultiLangBench | GPT-6 Luna | ผ่าน 40.3% ค่าใช้จ่ายประมาณ 0.77 ดอลลาร์ต่อหนึ่งตัวอย่าง เทียบกับ 3.48 ดอลลาร์ของ GPT-5.6 Sol |
| ย้าย COBOL ใช้การให้เหตุผลระดับต่ำ | GPT-6.1 Sol | ความแม่นยำ 86.6% เทียบกับ 5.4% ของ GPT-5.6 Sol โดยรายงานว่ามีค่าใช้จ่ายต่ำกว่า 39% |
| ย้าย COBOL ใช้การให้เหตุผลระดับสูง | GPT-6.1 Sol | ความแม่นยำ 97.9% |
ใน MultiLangBench GPT-6 Astra ทำคะแนนภาษา COBOL ได้ 72.1%, Fortran 83.5% และ Visual Basic 89.4% ส่วนคะแนน 97.9% เป็นผลจากการทดสอบย้าย COBOL แยกต่างหาก ไม่ใช่คะแนนการเขียน COBOL ของ Astra 18
25
ตัวเลขค่าใช้จ่ายของ GPT-6 Luna เป็นของผล MultiLangBench ที่รายงานไว้ แหล่งข้อมูลที่มีไม่ได้ระบุค่าใช้จ่ายในเงื่อนไขเดียวกันสำหรับ Astra หรือสำหรับ GPT-6.1 Sol ในการทดสอบย้ายโค้ดที่ใช้การให้เหตุผลระดับสูง 18
คะแนนสูงไม่เท่ากับย้ายระบบจริงได้อย่างปลอดภัย
การย้ายระบบเก่ามีโจทย์สำคัญกว่าการเขียนโค้ดให้ดูถูกต้อง นั่นคือโค้ดใหม่ต้องทำงานเหมือนโค้ดเดิม รวมถึงรักษากฎทางธุรกิจและรายละเอียดการคำนวณที่อาจฝังอยู่ในโปรแกรมมานาน ผลที่ OpenAI รายงานชี้ถึงความก้าวหน้าในชุดทดสอบ โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับผลของรุ่นก่อนในการทดสอบย้าย COBOL ที่ใช้การให้เหตุผลระดับต่ำ 19
21
แต่การผ่านเบนช์มาร์กไม่ได้รับประกันว่าโมเดลจะรักษากฎธุรกิจทุกข้อ จัดการส่วนเชื่อมต่อและส่วนพึ่งพาของระบบได้ครบ หรือทำงานถูกต้องกับกรณีที่ไม่มีอยู่ในชุดทดสอบ การนำไปใช้จริงจึงยังต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญตรวจโค้ดและทดสอบกับข้อกำหนด ข้อมูล และสภาพแวดล้อมขององค์กร
เปิดเผยอะไรบ้าง และยังมีจุดที่ตรวจซ้ำได้จำกัด
รายงานเกี่ยวกับประกาศระบุว่า OpenAI เปิด MultiLangBench เป็นเบนช์มาร์กแบบเปิด 19
28 แต่ข้อมูลที่มีไม่ได้ยืนยันว่าชุดทดสอบลับในการประเมินการย้าย COBOL เปิดให้สาธารณะตรวจสอบด้วยหรือไม่ จึงอาจยังทำซ้ำผลคะแนนส่วนนั้นได้ไม่ครบถ้วน
19
28
ตัวเลขในบทความนี้เป็นผลเบนช์มาร์กที่มีการรายงาน แหล่งข้อมูลที่ให้มาไม่ได้แสดงการทำซ้ำโดยหน่วยงานอิสระ จึงควรมองว่าเป็นหลักฐานความก้าวหน้าในงานที่กำหนดไว้ ไม่ใช่การรับรองความน่าเชื่อถือของระบบในสภาพแวดล้อมการผลิต
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "คะแนนย้าย COBOL ของ OpenAI สูงถึง 97.9% แต่ยังไม่ใช่หลักฐานว่าพร้อมใช้จริง" คืออะไร
OpenAI ระบุว่า GPT 6 Astra ทำคะแนนเฉลี่ยผ่านการทดสอบ 87.4% ใน MultiLangBench ซึ่งครอบคลุม 20 ภาษาโปรแกรม
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
OpenAI ระบุว่า GPT 6 Astra ทำคะแนนเฉลี่ยผ่านการทดสอบ 87.4% ใน MultiLangBench ซึ่งครอบคลุม 20 ภาษาโปรแกรม ในการทดสอบย้าย COBOL แยกต่างหาก GPT 6.1 Sol ทำได้ 86.6% เมื่อใช้การให้เหตุผลระดับต่ำ และ 97.9% เมื่อเพิ่มระดับการให้เหตุผล
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
คะแนนเหล่านี้สะท้อนผลในชุดทดสอบ ไม่ได้ยืนยันว่าโค้ดที่ AI แปลงแล้วจะพร้อมใช้งานในระบบธุรกิจโดยไม่ต้องตรวจสอบ