OpenAI publica avaliações de IA em linguagens de programação menos representadas

Testes incluem construção de um banco compatível com SQLite e migração de programas em COBOL.

Ilustração criada com IA para o Rodopio.

Em pesquisa divulgada em 19 de outubro, a OpenAI apresentou duas avaliações voltadas à programação em linguagens com menor representação nos dados disponíveis. MultiLangBench exige construir um mecanismo de banco de dados compatível com SQLite em vinte linguagens; outro teste examina a migração de programas em COBOL, preservando seu comportamento.

Nos resultados publicados, o GPT-6 Astra atingiu média de 87,4% de aprovação dos testes do MultiLangBench, comparada a 26,8% do GPT-5.6 Sol. Para a avaliação de migração de COBOL, o GPT-6.1 Sol alcançou 86,6% de acurácia com esforço baixo de raciocínio e 97,9% com esforço maior. São números produzidos nas condições descritas pela própria organização.

Preservar comportamento é uma exigência diferente de produzir código que apenas pareça correto. Sistemas antigos acumulam convenções, exceções e dependências; ao migrá-los, uma alteração discreta pode modificar resultados sem provocar uma falha imediatamente visível. Por isso, a definição dos testes participa do significado das porcentagens apresentadas.

Para equipes responsáveis por manutenção, o anúncio oferece um conjunto de procedimentos a examinar. Sua utilidade dependerá da correspondência entre as tarefas avaliadas e o sistema real, incluindo casos que a documentação perdeu e operações que precisam continuar produzindo o mesmo resultado.

Fonte: OpenAI · publicação de 19 de outubro. Fato divulgado em 19/10/2026; fonte consultada em 21/10/2026.

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