ПК и ноутбуки

ИИ добрался до древнего кода: OpenAI научилась переносить программы с COBOL с точностью 97,9 %

OpenAI научила свои ИИ-модели гораздо лучше справляться с устаревшими языками программирования, на которых до сих пор работают банки, корпорации и государственные системы. В тестах GPT-6.1 Sol перенесла программы с COBOL на современные языки с сохранением их работы в 97,9 % случаев. Это может заметно упростить модернизацию старого ПО, которое годами считалось слишком сложным и дорогим для переписывания.

Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered

Топ-10 смартфонов до 20 тысяч рублей (2026 год)

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Гид по выбору складного смартфона в 2026 году

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: OpenAI

Главная сложность работы с такими языками заключается в недостатке доступного программного кода и документации для обучения нейросетей. Многие приложения были созданы десятилетия назад, а их первоначальные разработчики давно покинули компании. В некоторых случаях важные бизнес-процессы описаны исключительно в исходном коде. Поэтому при переносе программы на другой язык необходимо не просто переписать ее, но и сохранить особенности обработки данных и вычислений.

Для оценки новых возможностей OpenAI разработала тест MultiLangBench, в котором нейросеть должна самостоятельно создать совместимый с SQLite движок базы данных на одном из 20 языков программирования. Модель GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений успешно прошла в среднем 87,4 % проверок против 26,8 % у GPT-5.6 Sol. Особенно заметно улучшились результаты на COBOL — с 10,9 до 72,1 %, Fortran — с 21,4 до 83,5 %, а также Visual Basic — с 27,5 до 89,4 %. В 19 из 20 языков показатель Astra превысил 83 %.

Более доступная GPT-6 Luna также превзошла предыдущую модель, набрав в среднем 40,3 % в MultiLangBench. Стоимость выполнения одного задания через API составила около $0,77 против $3,48 у GPT-5.6 Sol. Таким образом, затраты снизились примерно на 78 %, хотя точность Luna осталась заметно ниже, чем у Astra.

Отдельное испытание было посвящено переносу программ с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust. Для успешного прохождения теста преобразованная программа должна была полностью повторять поведение оригинала, включая правила округления и обработку отсутствующих записей. При минимальном уровне рассуждений GPT-6.1 Sol справилась с 86,6 % заданий против 5,4 % у GPT-5.6 Sol, причем стоимость обработки оказалась на 39 % ниже. При повышении уровня рассуждений результат новой модели достиг 97,9 %.

Интерес к модернизации COBOL растет и среди конкурентов OpenAI. В феврале компания Anthropic заявила о возможности автоматизировать часть работ по анализу и обновлению старого программного обеспечения с помощью Claude Code. На фоне этого заявления акции IBM, чьи мейнфреймы широко используются для выполнения подобных программ, резко подешевели.

Было интересно?
Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Источник

Добавить комментарий

Кнопка «Наверх»