20 Ekim 2026 SalıSayı № 293
I Model ÇıkışıBağımsız Basın

OpenAI, GPT-6'nın COBOL ve Fortran gibi eski programlama dillerinde çok daha iyi performans gösterdiğini duyurdu

OpenAI, yeni GPT-6 model ailesinin COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi düşük kaynaklı eski programlama dillerinde önemli bir sıçrama yakaladığını açıkladı. MultiLangBench testinde ortalama %87,4 geçiş oranı elde eden GPT-6, kritik altyapı sistemlerini koruyan bu dillerdeki yeteneklerini iki katına çıkardı.

The Decoder kaynağından derlendi · · 2 dk okuma

Orijinal haber ↗
Görsel: The Decoder

Özetle

  1. 1

    GPT-6 Astra, MultiLangBench testinde %87,4 ortalama geçiş oranı yakalayarak GPT-5.6'nın %38'lik performansını iki katına çıkardı.

  2. 2

    GPT-6.1 Sol, COBOL‑to‑modern‑language çevirisinde düşük akıl yürütme çabasıyla %86,6, yüksek çaba ile %97,9 doğruluk elde etti.

  3. 3

    OpenAI, düşük kaynaklı eski dillerdeki iyileşmeyle bankacılık ve ATM gibi kritik altyapıların modernleştirilmesini hızlandırmayı hedefliyor.

OpenAI, en yeni yapay zeka modeli GPT-6'yı, Python gibi yaygın dillerdeki geniş veri setlerine kıyasla çok daha sınırlı kod örneklerine sahip "düşük kaynaklı" programlama dilleri için optimize etti. COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi diller, özellikle bankacılık ve ATM gibi kritik altyapıların temelini oluşturuyor; IBM'e göre COBOL, çevrimiçi bankacılık sistemlerinin %40'ından ve ATM işlemlerinin %95'inden sorumlu.

Bu iyileşmeyi ölçmek için OpenAI iki ayrı değerlendirme geliştirdi. MultiLangBench, modellere sıfırdan SQLite uyumlu bir veritabanı motoru inşa ettirmeyi amaçlayan bir test seti. GPT-6 Astra, 20 programlama dili üzerinde %87,4 ortalama geçiş oranı yakalarken, önceki nesil GPT-5.6 Terra sadece %38 civarında bir performans gösterdi. Daha düşük maliyetli bir seçenek olan GPT-6 Luna da %40,3 oranla hafif bir üstünlük sağladı.

COBOL göç benchmark'ı ise COBOL kodlarını C++, Java, Kotlin, Python veya Rust dillerine çevirme doğruluğunu ölçüyor. GPT-6.1 Sol, düşük akıl yürütme çabasıyla %86,6 doğruluk elde ederken, akıl yürütme çabasını artırdığında bu oran %97,9'a yükseliyor. Aynı testte GPT-5.6 Sol sadece %5,4 doğrulukla geride kaldı. Bu sonuçlar, GPT-6'nın eski sistemlerin modernleştirilmesinde çok daha etkili bir araç olabileceğini gösteriyor.

OpenAI'nin bu hamlesi, özellikle finans ve kamu sektörlerinde hâlâ büyük ölçüde COBOL ve Fortran kullanan kuruluşlar için maliyetli kod yenileme süreçlerini hızlandırma ve otomatikleştirme potansiyeli taşıyor. Modelin yüksek doğruluk oranları, hatasız dönüşüm ve bakım maliyetlerinde belirgin bir azalma sağlayarak, eski altyapıların güvenli bir şekilde yeni teknolojilere taşınmasını mümkün kılıyor.

Yöney yorumu

Bu gelişme, eski sistemleri sürdüren kurumların kod dönüşüm maliyetlerini düşürürken, yapay zeka destekli bakım ve geliştirme süreçlerini de hızlandıracak. Geliştiriciler, daha güvenilir otomatik çevirilerle modern platformlara geçişte yeni fırsatlar elde edecek.

Yapay zekâ tarafından üretilmiştir.

Haberdeki skorlar

Bu skorların kaynak metinde birebir geçtiği doğrulandı. Bilinen testlerin sonuçları Benchmark sıralamalarına da eklenir.

  • GPT-6 AstraMultiLangBench
    %87.4
  • GPT-6 LunaMultiLangBench
    %40.3
  • GPT-5.6 TerraMultiLangBench
    %38
  • GPT-6.1 SolCOBOL migration benchmark (low reasoning effort) · low reasoning effort
    %86.6
  • GPT-6.1 SolCOBOL migration benchmark (high reasoning effort) · high reasoning effort
    %97.9
  • GPT-5.6 SolCOBOL migration benchmark
    %5.4
Devamı kaynakta

Bu haber The Decoder kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.

I

Aynı bölümden

Tümü →
I Model Çıkışı

NVIDIA Cosmos3-H-Dreams: Klinik Cerrahi Simülasyonunda Gerçek Zamanlı Üretken Görüntüleme

NVIDIA, Cosmos3-H-Dreams adlı yeni bir üretken simülatörle klinik cerrahi sahnelerini gerçek zamanlı olarak canlandırıyor. Model, gerçek ameliyat kayıtlarından öğrenerek enzimatik kontrol ve doku deformasyonlarını anlık olarak yansıtıyor ve tek bir RTX PRO 6000 GPU’da çalışabiliyor.

Özetle 3 madde
  1. Cosmos3-H-Dreams, klinik kolesistektomi kayıtlarından öğrenerek gerçek zamanlı, eylem‑koşullu cerrahi sahneler üretebilen ilk üretken simülatör.
  2. Model, 16 milyar parametreli Cosmos3-H-Embodied-Nano temeli üzerine 28 eylem boyutlu bir kontrol setiyle çalışıyor ve tek RTX PRO 6000 GPU’da akıcı bir şekilde çalışıyor.
  3. FlashDreams akış‑inference kütüphanesi ve FadeMem cache‑konsolidasyonu sayesinde uzun roll‑out’larda düşük gecikme ve tutarlı dikkat geçmişi sağlanıyor.

Hugging Face

I Model Çıkışı

Mistral AI, gerçek zamanlı sesli asistanlar için Voxtral 3'ü tanıttı

Mistral AI, sesli asistanların dinleme, düşünme ve konuşma yeteneklerini tek bir akışta birleştiren Voxtral 3 ailesini duyurdu. Sistem, 50'den fazla dili destekleyen bir konuşmadan metne modeli, 35 dil ve 50 lehçede duygusal uyarlama sunan bir metinden sese modeli ve LiveKit tabanlı bir SDK içeriyor. Fiyatlandırma ise transkripsiyon için dakikada 0,0035 $ seviyesinde.

Özetle 3 madde
  1. Voxtral 3, gerçek zamanlı sesli asistanlar için STT, TTS ve SDK bileşenlerini tek bir akışta birleştiriyor.
  2. STT modeli 50+ dili, TTS modeli 35 dil ve 50 lehçede duygusal adaptasyon sunuyor.
  3. Sistem, hem müşterinin kendi altyapısında hem de AB içinde barındırılan API'ler üzerinden çalıştırılabilir.

The Decoder

I Model Çıkışı

Electric Plant, Bombadil adlı LLM ile bitkilerin elektriksel sinyallerini çözüyor

Elektrik sinyallerini okuyarak bitkilerin ihtiyaçlarını tespit eden Bombadil adlı büyük dil modeli, tarım ve ormancılıkta devrim yaratma potansiyeli taşıyor. Startup, sensör maliyetlerini düşürüp su kullanımını %20 azaltma iddiasıyla 11,2 Milyon dolar seed yatırım aldı.

Özetle 3 madde
  1. Electric Plant, Bombadil adlı LLM'yi 125'ten fazla bitki türü için eğitti.
  2. Sensör maliyeti binlerce dolar yerine sadece birkaç on dolar seviyesine indirildi.
  3. Sistem, su kullanımını %20 ve üzeri oranında azaltma potansiyeli taşıyor.

TechCrunch AI