GPT-6.1 Sol migriert COBOL: OpenAI meldet 86,6 %

OpenAI hat am 19. Oktober 2026 zwei neue Tests für Programmiersprachen vorgestellt, zu denen es wenig Trainingsmaterial gibt – und meldet dabei laut eigenen Angaben einen Sprung bei der COBOL-Migration: GPT-6.1 Sol schafft bei niedrigem Reasoning-Aufwand 86,6 % der Aufgaben, das Vorgängermodell GPT-5.6 Sol kam im gleichen Setting auf 5,4 %. Das ist relevant, weil COBOL in vielen Banken und Behörden noch immer produktiv läuft. Alle Zahlen stammen aus OpenAIs eigenen Evals und sind nicht unabhängig überprüft.

Zwei Tests für vergessene Sprachen

Der erste Test heisst MultiLangBench. Das Modell muss eine zu SQLite kompatible Datenbank von Grund auf programmieren – und zwar in 20 Sprachen, darunter COBOL, Fortran, OCaml, Visual Basic, aber auch Python und Rust. Der zweite Test prüft, ob ein Modell COBOL-Programme nach C++, Java, Kotlin, Python oder Rust übersetzt, ohne dass sich das Verhalten ändert. Ein Durchlauf zählt nur, wenn alle versteckten Tests bestehen. OpenAI hat das Eval-Setup auf GitHub veröffentlicht, die Ergebnisse lassen sich also grundsätzlich nachprüfen.

Von 5,4 auf 97,9 Prozent

Bei der COBOL-Migration meldet OpenAI für GPT-6.1 Sol:

• 86,6 % bei niedrigem Reasoning-Aufwand (Reasoning: wie lange das Modell «nachdenkt», bevor es antwortet) – bei 39 % tieferen API-Kosten als GPT-5.6 Sol, das hier 5,4 % erreicht
• 97,9 % bei höherem Reasoning-Aufwand, was laut OpenAI den Test fast sättigt

Bei MultiLangBench (maximaler Reasoning-Aufwand) kommt im Schnitt auf 87,4 % nach 26,8 % bei GPT-5.6 Sol. Allein bei COBOL steigt der Wert von 10,9 auf 72,1 %. , die günstige Variante, erreicht 40,3 % bei rund 78 % tieferen Kosten pro Durchlauf. The Decoder nennt als Vergleich GPT-5.6 Terra mit rund 38 % – Lunas Vorteil liegt damit vor allem im Preis.