
COBOL迁移准确率从5.4%升至86.6%,旧系统仍不能盲改

OpenAI在2026年10月19日发布的低资源编程语言评测中报告:在其COBOL迁移测试里,GPT-6.1 Sol以低推理强度取得86.6%的准确率,GPT-5.6 Sol在相同设置下为5.4%;前者提高推理强度后达到97.9%,低强度测试的估算API成本还比后者低39%。这些成绩来自厂商设计并执行的测试,不能直接当作真实遗留系统的上线成功率。
同日公布的MultiLangBench衡量另一种能力:从零构建软件,而非迁移已有程序。独立技术媒体CellCog对这次发布的梳理列出,在覆盖20种语言的构建任务中,GPT-6 Astra的平均测试通过率为87.4%,GPT-5.6 Sol为26.8%;其中Fortran从21.4%升至83.5%,COBOL从10.9%升至72.1%。前一组迁移准确率与这一组构建通过率对应不同任务,不能互相替代。
MultiLangBench测的是从零构建能力

这项任务要求模型用指定语言实现一个兼容SQLite的数据库引擎。候选程序接收初始数据库和SQL查询,执行修改后交出数据库文件;验证程序再检查文件中的数据是否符合预期。模型需要持续组织代码、管理状态、处理错误,并在增加功能时保住已经实现的功能,因此成绩反映的是一段较长开发过程中的测试通过率。
开放的MultiLangBench仓库以SQLite 3.40.1为参照,将原有测试转换为初始数据库、用户查询和验证查询,并建议评测先运行指定的272项测试。候选实现必须使用目标语言;评测环境还要移除现成的SQLite实现并断开互联网,以免模型绕过编写数据库引擎的任务。这些设置让外部团队能够检查题目、运行方式和语言限制,也为复现构建成绩提供了起点。
同一套数据库输入便于比较不同语言,但平均值不能代表每门语言的实际难度。COBOL在这次构建测试中仍处于较低位置;对维护COBOL系统的机构来说,跨语言平均成绩只能说明整体进步,不能代替目标语言的结果。更关键的是,写出一个新引擎与理解一套长期运行的交易规则,是两类不同的工程问题。
COBOL迁移测试怎样判定成功

迁移任务给模型的是已有COBOL程序,目标语言包括C++、Java、Kotlin、Python和Rust。隐藏测试比较原程序与改写程序的可观察输出,要求逐字节一致;只有某个改写程序通过全部相关测试,才算完成该迁移任务。因此,准确率计算的是完整通过测试的任务比例,而不是生成代码中正确的行数,也不是程序能够编译的比例。
逐字节比较能够抓住一些难以从代码表面发现的变化。COBOL定点数运算在没有明确要求舍入时,可能直接舍弃多余的小数位;目标语言中的新实现若改为四舍五入,程序依然可以正常运行,却会给出不同的金额。缺失记录如何处理、字段如何填充、结果如何格式化,也可能由旧程序的实际行为决定。迁移时若只追求代码更简洁,这些细节容易被无意改写。
严格的输出比较仍受测试输入覆盖范围限制:没有触发的异常路径、日期边界或依赖系统交互,不会因为已通过的样本而自动得到验证。还有一类问题需要机构自己裁定:旧程序的行为究竟是必须保留的业务规则,还是应当经过批准后修正的缺陷。字节一致性可以指出新旧程序哪里不同,却不能决定哪一种行为才符合当前业务要求。
旧系统切换前的迁移边界
这次成绩说明模型已能更频繁地产生通过隐藏测试的候选程序。生产迁移则需要把代码生成、规则裁定和系统验收分给不同环节;以下分工针对这一工程边界,并非已经在真实机构完成的迁移案例。
- 交给模型起草:梳理程序入口、字段和调用关系,生成目标语言的候选实现,并根据已知输入补充测试或列出新旧输出差异。每项产物都应能追溯到原程序、输入和预期行为,便于后续审查。
- 由业务负责人审定:核定金额截断与舍入、缺失记录、日期边界及异常处理等行为应当保留还是修正。规则若只存在于旧代码中,复制现有输出只能说明实现一致,不能替机构决定下一笔真实业务应如何处理。
- 在实际系统中回归:用机构自己的历史样本、边界输入和依赖系统比较新旧实现,检查字段格式、输出字节、账务平衡与异常路径。出现差异时,还要区分迁移缺陷、运行环境差别和已获批准的规则变更。
对于银行和公共服务系统,单个程序的输出相同只是验收的一部分。上游数据可能带有旧格式,下游系统可能依赖特定字段或错误码;这些关系进入本地测试范围后,候选程序才有机会接受与实际切换相称的检验。公开的构建题组可以供外部复跑,迁移测试使用的隐藏样本则不能替任何机构覆盖自己的数据和接口。
接下来最有价值的证据,是外部团队复现公开构建任务,以及真实迁移项目在规则审定和完整回归后记录的差异。在这些结果出现前,新的测试成绩可以改变候选代码的产生方式;是否切换旧系统,仍要由该系统的业务与运行结果决定。
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