OpenAI: GPT-6.1 Sol klarer 86,6 prosent av COBOL-migreringer i egen test

OpenAI hevder at de nyeste modellene har blitt langt bedre til å skrive og migrere kode i eldre og lite brukte programmeringsspråk som COBOL, Fortran, OCaml og Visual Basic. Selskapet publiserte resultatene 19. oktober og la ut den ene testen som åpen kildekode. Kunngjøringen kom på X natt til tirsdag norsk tid.

Alle tall i denne saken kommer fra OpenAIs egne tester. De er ikke uavhengig kontrollert.

To nye tester fra OpenAI

OpenAI har laget to evalueringer. Den første, MultiLangBench, ber en modell bygge en databasemotor som er kompatibel med SQLite fra bunnen av, i 20 ulike programmeringsspråk. Testene er tilpasset fra SQLites egen testsamling. Den andre testen måler om en modell kan flytte eksisterende COBOL-programmer til C++, Java, Kotlin, Python eller Rust uten å endre hva programmene gjør. En migrering teller bare som vellykket hvis skjulte tester gir byte-for-byte like resultater.

Selskapet oppgir at arbeidet bygger på tilbakemeldinger fra utviklere og bedriftskunder om at kodemodeller ofte sliter med slike språk. OpenAI begrunner satsingen med at COBOL ifølge selskapets kilder støtter over 40 prosent av nettbanksystemer og 95 prosent av minibanktransaksjoner, og at Fortran brukes i værvarsling og sikkerhetsanalyser for kjernereaktorer.

Tallene OpenAI oppgir

På MultiLangBench består GPT-6 Astra i snitt 87,4 prosent av testene på tvers av de 20 språkene, ifølge OpenAI. Den eldre modellen GPT-5.6 Sol klarte 26,8 prosent. For COBOL økte andelen fra 10,9 til 72,1 prosent, og COBOL er fortsatt det vanskeligste språket. Den rimeligere GPT-6 Luna når 40,3 prosent. OpenAI anslår API-kostnaden for Luna til 0,77 dollar per oppgave, mot 3,48 dollar for GPT-5.6 Sol, rundt 78 prosent lavere.

I COBOL-migreringen oppgir OpenAI at GPT-6.1 Sol klarer 86,6 prosent med lav resonneringsinnsats, mot 5,4 prosent for GPT-5.6 Sol med samme innstilling. Ifølge selskapet koster det 61 prosent av API-kostnaden. Med høyere innsats når modellen 97,9 prosent, og OpenAI skriver at testen da er nær mettet.

OpenAI legger oppsettet og testsamlingen for MultiLangBench ut på GitHub, med resultater per språk. Selskapet oppgir ikke om COBOL-testen blir publisert. Det sier heller ikke noe om nye priser, nye lisensvilkår eller hvilke kunder som har brukt modellene til slike migreringer.

Forbeholdet OpenAI selv tar

OpenAI skriver at bruk i produksjon fortsatt krever ekspertgjennomgang og testing mot systemets forretningsregler og avhengigheter. Selskapet gir et eksempel: COBOL kutter bort overskytende desimaler med mindre avrunding er bedt om. En omskriving som runder av i stedet, kan kjøre uten feil og likevel gi andre økonomiske resultater.

Vurdering: Eksempelet viser hvor risikoen ligger. Feilen som koster penger, er ikke koden som krasjer, men koden som virker og regner litt annerledes.

Hva det betyr for norske ledere

Vurdering: Saken endrer ingen priser eller kontrakter i dag. Den kan likevel påvirke regnestykket for modernisering av eldre systemer, som ofte har vært utsatt fordi det er dyrt og fordi få kan språkene.

• Ledere med COBOL- eller Fortran-systemer i drift bør be IT-avdelingen eller leverandøren teste modellene på egne, avgrensede programmer før de legger tallene til grunn i budsjetter.
• Godkjenning av en KI-migrering bør kreve tester som bekrefter at beregninger, avrunding og håndtering av manglende data er uendret, slik OpenAI selv anbefaler.
• Kildekode og forretningsregler sendes til en ekstern leverandør gjennom API-et. Det bør avklares i avtale og risikovurdering før arbeidet starter.

Kilder og medier

• OpenAI: «Advancing coding in low-resource programming languages», datert 19.10.2026 (klokkeslett ikke oppgitt på siden)
• OpenAI på X, publisert 20.10.2026 kl. 00:30 norsk tid
• Kildene ble sjekket 20.10.2026.
• Illustrasjon: KI-generert med Grok Bot / hogby.ai