OpenAI 19. října 2026 popsal, jak si jeho nejnovější modely vedou v jazycích, které se v běžných testech objevují zřídka: COBOLu, Fortranu, OCamlu nebo Visual Basicu. Při testu, v němž model převádí programy z COBOLu do jiných jazyků, dosáhl GPT-6.1 Sol s vyšším nastavením úvahy přesnosti 97,9 %. Společnost k tomu zveřejnila i testovací sadu, takže si čísla mohou ověřit i další vývojáři.

Proč na starých jazycích záleží

Takzvané málo zastoupené jazyky mají podle OpenAI méně veřejného kódu i dokumentace než Python nebo JavaScript, přesto na nich běží důležité systémy. OpenAI s odkazem na IBM uvádí, že COBOL stojí za více než 40 % online bankovnictví, 80 % platebních transakcí kartou na prodejnách a 95 % transakcí v bankomatech. Fortran se podle firmy, která cituje NOAA a americký Úřad pro jadernou regulaci (NRC), používá při předpovědi počasí a při analýze bezpečnosti jaderných reaktorů.

Správa takového kódu je podle OpenAI obtížná hlavně tehdy, když chybí dokumentace, původní vývojáři odešli nebo pravidla podniku existují jen přímo v programu. Společnost uvádí, že se při vývoji opírala o zpětnou vazbu vývojářů a firemních zákazníků.

Test MultiLangBench: databáze SQLite od nuly

První test se jmenuje MultiLangBench. Model má ve 20 programovacích jazycích napsat databázový stroj kompatibilní s SQLite. Musí si sám rozvrhnout kód, hlídat stav programu, ošetřit chyby a přidávat funkce, aniž by rozbil ty stávající. Výsledek ověřuje původní SQLite: program dostane výchozí databázový soubor a dotaz SQL a vrátí upravenou databázi. Testy OpenAI upravil z testovací sady samotného SQLite a sleduje průměrnou úspěšnost a cenu za využití API.

Model GPT-6 Astra s nejvyšším nastavením úvahy dosáhl průměrné úspěšnosti 87,4 %. Model GPT-5.6 Sol měl 26,8 %. Astra se zlepšil ve všech testovaných jazycích a ve 19 z 20 překonal hranici 83 %. Nejhůř dopadl COBOL, kde měl 72 %, což je i tak výrazný posun z 10,9 % u GPT-5.6 Sol. Podobně vzrostly výsledky v OCamlu z 25,6 na 85,8 %, ve Fortranu z 21,4 na 83,5 % a ve Visual Basicu z 27,5 na 89,4 %.

Levnější model GPT-6 Luna dosáhl při nejvyšším nastavení průměrně 40,3 % a také předčil GPT-5.6 Sol ve všech jazycích. V COBOLu mu vyšlo 17,1 %, v OCamlu 34,1 %, ve Fortranu 31,4 % a ve Visual Basicu 41,6 %. OpenAI odhaduje průměrnou cenu API na 0,77 dolaru za vzorek proti 3,48 dolaru u GPT-5.6 Sol, tedy zhruba o 78 % méně.

Migrace z COBOLu a skryté pasti

Druhý test se týká převodu COBOLu do C++, Javy, Kotlinu, Pythonu nebo Rustu. Migrace se počítá jako úspěšná, jen když skryté testy projdou všechny a pozorovatelné výstupy souhlasí bajt po bajtu. OpenAI upozorňuje na drobnost, která takové převody komplikuje: aritmetika s pevnou řádovou čárkou v COBOLu zahodí přebytečná desetinná místa, pokud program výslovně nepožaduje zaokrouhlení. Pokud nový kód zaokrouhlí, běží bez chyby, ale finanční výsledky se liší.

Model GPT-6.1 Sol s nízkým nastavením úvahy dosáhl přesnosti 86,6 %, zatímco GPT-5.6 Sol při stejném nastavení jen 5,4 %. Cena za API přitom činila 61 % původní. S vyšším nastavením úvahy stoupla přesnost na 97,9 %, což OpenAI označuje za téměř nasycení testu.

Co z toho plyne pro firmy

OpenAI sám připouští, že nasazení v ostrém provozu vyžaduje kontrolu odborníky a testování proti obchodním pravidlům a závislostem konkrétního systému. Výsledky navíc pocházejí z uměle vytvořených testů, ne ze skutečných bankovních aplikací. Podle firmy je cílem širší dovednost: pochopit neznámý repozitář, naplánovat změnu, použít nástroje pro sestavení, spouštět testy a ladit chyby.

Modely podle OpenAI nejsou open-weight, vývojáři je mohou vyzkoušet přes API. Testovací sadu MultiLangBench a výsledky pro jednotlivé jazyky firma zveřejnila na GitHubu. Stránka se nezmiňuje o dostupnosti v České republice ani o cenách pro koncové uživatele. Pro české firmy se starším systémem je užitečné hlavně to, že mohou měřit na stejné sadě, ne spoléhat na marketingová čísla. Společnost také žádá zpětnou vazbu, na které jazyky a pracovní postupy se má dál zaměřit.

Zdroje

• OpenAI: Advancing coding in low-resource programming languages, 19. 10. 2026