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OpenAI afirma que sus modelos programan mucho mejor en COBOL y Fortran
La empresa publica dos pruebas propias en lenguajes con poco código público. Sus modelos nuevos pasan del 5 % al 87 % en migrar programas COBOL.
El 15 de octubre, OpenAI publicó los resultados de dos pruebas propias sobre programación en lenguajes con poco código público, como COBOL, Fortran o Visual Basic. Según la empresa, sostienen servicios críticos: COBOL, por ejemplo, está detrás de más del 40 % de los sistemas de banca en línea.
En MultiLangBench, que pide construir un motor de base de datos compatible con SQLite en 20 lenguajes, GPT-6 Astra acierta de media el 87,4 % de las pruebas. GPT-5.6 Sol acertaba el 26,8 %. En una prueba de migración de programas COBOL a otros lenguajes, GPT-6.1 Sol llega al 86,6 % con poco esfuerzo de razonamiento. GPT-5.6 Sol, el 5,4 %.
Son datos de la propia empresa, sobre evaluaciones que ella misma diseñó. OpenAI reconoce que aplicar estas migraciones a software real exige revisión experta y pruebas.
Fuentes
Texto escrito por IA a partir de estas fuentes.
- Advancing coding in low-resource programming languagesConsultado el 20 de octubre de 2026 · Imagen: OpenAI
