OpenAI опубликовала два теста для языков, на которых написаны старые банковские, промышленные и государственные системы. Модели проверяли на COBOL, Fortran, Visual Basic и ещё 17 языках, по которым в открытом доступе меньше кода и документации.
Результаты выглядят сильно, но это собственные тесты компании. Они показывают прогресс модели, а не готовность переписать банковскую систему одной командой.
Что проверили
В MultiLangBench модель должна с нуля собрать совместимый с SQLite движок базы данных. GPT-6 Astra прошла в среднем 87,4% тестов против 26,8% у GPT-5.6 Sol.
Отдельный тест проверяет перенос программ на COBOL в C++, Java, Kotlin, Python или Rust. Здесь GPT-6.1 Sol получила 86,6% на низком уровне рассуждения и 97,9% на более высоком.
Все цифры приводит OpenAI. Компания открыла код MultiLangBench, поэтому разработчики могут проверить методику и прогнать нужный язык самостоятельно.
Почему перенос кода сложнее перевода
Старые программы часто хранят бизнес-правила прямо в коде. Например, замена отбрасывания лишних знаков после запятой на округление может незаметно изменить финансовый результат.
Поэтому в тесте сравнивали не красоту нового кода, а полное совпадение наблюдаемого поведения. Такой подход полезнее обычной проверки, запускается ли программа после переноса.
Что это меняет на практике
- модель может быстрее объяснить незнакомый старый модуль;
- миграцию можно начинать с тестов, а не с ручного переписывания;
- каждый результат нужно сверять с правилами бизнеса и скрытыми зависимостями;
- рабочую систему нельзя заменять без параллельного прогона и проверки специалиста.
Для обычного пользователя новость важна косвенно: ИИ постепенно добирается до программ, которые компании годами боялись трогать.
Источник: OpenAI, 19 октября 2026
