ATM से पैसा निकालना हो या दुकान पर कार्ड स्वाइप करना, इनके पीछे अक्सर दशकों पुराना कोड चलता है। अब OpenAI COBOL कोडिंग को लेकर बड़ा दावा लेकर आई है: कंपनी के मुताबिक उसके नए AI मॉडल COBOL, Fortran और Visual Basic जैसी पुरानी प्रोग्रामिंग भाषाओं में पहले से कहीं बेहतर काम करने लगे हैं। OpenAI के अपने टेस्ट में GPT-6.1 Sol ने COBOL प्रोग्राम को नई भाषा में बदलने में 97.9% तक सटीकता दिखाई है।
यह खबर सिर्फ प्रोग्रामरों के लिए नहीं है। बैंक, बीमा कंपनियां और सरकारी विभाग जिन पुराने सिस्टम पर चलते हैं, उन्हें बदलना महंगा और जोखिम भरा काम है। आइए आसान भाषा में समझते हैं कि OpenAI COBOL अपडेट में कंपनी ने क्या कहा, आंकड़े क्या बताते हैं, और इनकी सीमाएं क्या हैं।
OpenAI COBOL अपडेट: कंपनी ने क्या ऐलान किया?
OpenAI ने 19 अक्टूबर 2026 को अपने ब्लॉग पर “Advancing coding in low-resource programming languages” नाम से एक पोस्ट डाली। इसमें कंपनी ने लिखा कि उसके “लेटेस्ट मॉडल” अब कम संसाधन वाली (low-resource) भाषाओं, जैसे COBOL, Fortran और Visual Basic, में नया सॉफ्टवेयर बनाने और पुराने सॉफ्टवेयर को दूसरी भाषा में बदलने में काफी मज़बूत हो गए हैं।
भारतीय समय के हिसाब से 20 अक्टूबर की सुबह करीब 4 बजे OpenAI ने X पर भी यह जानकारी दी। कंपनी ने लिखा कि ये भाषाएं उस सॉफ्टवेयर को चलाती हैं जिस पर बैंक, सरकारें और कारोबार निर्भर हैं, और जो टीमें ऐसे सिस्टम पर काम कर रही हैं वे बताएं कि आगे किन भाषाओं और कामों पर ध्यान दिया जाए।
Our latest model advances bring stronger capabilities for building and migrating software in low-resource programming languages such as COBOL, Fortran, and Visual Basic.
— OpenAI (@OpenAI) October 19, 2026
These languages power software that banks, governments, and businesses depend on. Progress here means understanding decades of business logic and helping developers modernize those systems while preserving what works.
ध्यान देने वाली बात यह है कि OpenAI COBOL अपडेट कोई नया ऐप या अलग प्रोडक्ट लॉन्च नहीं है। OpenAI ने अपने मौजूदा नए मॉडलों की क्षमता के नतीजे बताए हैं और कहा है कि डेवलपर इन्हें API के ज़रिए अपनी भाषा के कोडिंग कामों पर आज़मा सकते हैं।
COBOL, Fortran और Visual Basic क्या हैं, और OpenAI COBOL पर इतना ज़ोर क्यों दे रही है?
COBOL 1959 में कारोबारी और सरकारी कामकाज के लिए बनाई गई प्रोग्रामिंग भाषा है। Fortran उससे भी पुरानी है और वैज्ञानिक गणनाओं के लिए बनी थी। Visual Basic को Microsoft ने 1990 के दशक की शुरुआत में पेश किया था। तीनों आज की लोकप्रिय भाषाओं जैसे Python या JavaScript के मुकाबले “पुरानी” मानी जाती हैं, लेकिन इनका कोड अब भी बड़े सिस्टम में चल रहा है।
OpenAI COBOL पोस्ट में कंपनी ने एक बाहरी अध्ययन के हवाले से लिखा है कि COBOL ऑनलाइन बैंकिंग के 40% से ज़्यादा सिस्टम, दुकानों पर होने वाले 80% कार्ड लेनदेन और 95% ATM लेनदेन को सहारा देती है। वहीं Fortran का इस्तेमाल मौसम पूर्वानुमान और न्यूक्लियर रिएक्टर की सुरक्षा जांच जैसे कामों में होता है।
“Low-resource” भाषा का मतलब क्या है?
AI मॉडल इंटरनेट पर मौजूद कोड और डॉक्यूमेंटेशन से सीखते हैं। Python जैसी भाषाओं का अरबों लाइन कोड ऑनलाइन है, जबकि COBOL का कोड ज़्यादातर बैंकों और कंपनियों के अंदरूनी सिस्टम में बंद है। इसलिए AI के पास इन भाषाओं से सीखने को कम सामग्री होती है। OpenAI COBOL घोषणा के मुताबिक डेवलपर और बड़े कारोबारी ग्राहक लगातार शिकायत कर रहे थे कि कोडिंग मॉडल इन भाषाओं में अक्सर लड़खड़ा जाते हैं।
दिक्कत सिर्फ भाषा की नहीं है। कंपनी ने लिखा है कि ऐसे पुराने सॉफ्टवेयर का डॉक्यूमेंटेशन अधूरा हो सकता है, उसे लिखने वाले डेवलपर कंपनी छोड़ चुके होते हैं, और कई ज़रूरी कारोबारी नियम सिर्फ कोड के अंदर ही दर्ज होते हैं। ऐसे में कोड बदलते समय सिस्टम का पुराना व्यवहार बचाए रखना सबसे बड़ी चुनौती है।
पहला टेस्ट: MultiLangBench में शून्य से डेटाबेस बनाना
प्रगति मापने के लिए OpenAI ने दो टेस्ट बनाए। पहला है MultiLangBench। इसमें AI मॉडल को 20 अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं में SQLite जैसा डेटाबेस इंजन शुरू से बनाना होता है। मॉडल को कोडबेस व्यवस्थित करना, गलतियां संभालना और पुराने फीचर तोड़े बिना नए फीचर जोड़ने होते हैं। जांच के लिए SQLite के अपने टेस्ट सूट से लिए गए टेस्ट इस्तेमाल किए गए।
OpenAI के मुताबिक सबसे ज़्यादा रीज़निंग पर GPT-6 Astra ने 20 भाषाओं में औसतन 87.4% टेस्ट पास किए, जबकि पुराने GPT-5.6 Sol का औसत 26.8% था। हर भाषा में सुधार दिखा:
| भाषा | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| COBOL | 10.9% | 72.1% |
| OCaml | 25.6% | 85.8% |
| Fortran | 21.4% | 83.5% |
| Visual Basic | 27.5% | 89.4% |
| 20 भाषाओं का औसत | 26.8% | 87.4% |
OpenAI COBOL रिपोर्ट के मुताबिक Astra ने 20 में से 19 भाषाओं में 83% से ज़्यादा स्कोर किया। COBOL अब भी सबसे मुश्किल भाषा रही, जहां स्कोर करीब 72% रहा। सस्ता मॉडल GPT-6 Luna औसतन 40.3% तक पहुंचा, जो GPT-5.6 Sol से बेहतर है। इसकी अनुमानित API लागत 0.77 डॉलर प्रति सैंपल रही, जबकि GPT-5.6 Sol की 3.48 डॉलर, यानी करीब 78% कम।
OpenAI ने यह टेस्ट और उसके नतीजे GitHub पर MultiLangBench के नाम से सार्वजनिक भी किए हैं, ताकि डेवलपर खुद देख सकें कि टेस्ट क्या जांचता है और उनकी भाषा में मॉडल कैसा करता है।
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दूसरा टेस्ट: OpenAI COBOL माइग्रेशन में 97.9% तक सटीकता
दूसरा टेस्ट असल कारोबारी ज़रूरत के ज़्यादा करीब है। इसमें मॉडल को पुराने COBOL प्रोग्राम को C++, Java, Kotlin, Python या Rust में बदलना होता है, वो भी इस तरह कि प्रोग्राम का व्यवहार ज़रा भी न बदले। जांच छिपे हुए (hidden) टेस्ट से होती है, जिनमें आउटपुट का “byte-for-byte” यानी हूबहू मिलना ज़रूरी है। सारे टेस्ट पास होने पर ही माइग्रेशन सफल माना जाता है।
इस OpenAI COBOL माइग्रेशन टेस्ट में GPT-6.1 Sol ने कम रीज़निंग (low effort) पर 86.6% सटीकता दिखाई, जबकि उसी सेटिंग पर GPT-5.6 Sol सिर्फ 5.4% पर था। OpenAI के मुताबिक यह नतीजा पुराने मॉडल की API लागत के सिर्फ 61% पर मिला, यानी करीब 39% सस्ता। ज़्यादा रीज़निंग पर सटीकता 97.9% तक पहुंच गई, जिसे कंपनी ने इस टेस्ट का लगभग “पूरा भर जाना” बताया।
एक छोटा सा उदाहरण: पैसों का राउंडिंग नियम
OpenAI ने समझाया कि COBOL में दशमलव के बाद के फालतू अंक अपने-आप काट दिए जाते हैं, जब तक कोड में साफ तौर पर राउंडिंग न मांगी जाए। अगर नई भाषा में लिखा गया कोड उन्हीं अंकों को राउंड कर दे, तो प्रोग्राम बिना किसी एरर के चलेगा, लेकिन हिसाब अलग आएगा। बैंक के करोड़ों लेनदेन में ऐसा छोटा फर्क भी बड़ी गड़बड़ी बन सकता है। इसलिए इस टेस्ट में सिर्फ “कोड चल गया” काफी नहीं, “नतीजा बिल्कुल वही आया” ज़रूरी है।
क्या बैंकों का पुराना कोड अब AI बदल देगा?
Engadget ने OpenAI COBOL खबर पर लिखा कि COBOL जानने वाले प्रोग्रामर तेज़ी से रिटायर हो रहे हैं, और जिन बैंकों में यह भाषा चलती है उन्हें आने वाले कुछ सालों में माइग्रेशन करना पड़ेगा। ऐसे प्रोजेक्ट पर लाखों से लेकर करोड़ों डॉलर तक खर्च और लंबा समय लगता है। इसी वजह से OpenAI COBOL क्षमता बड़ी कंपनियों के लिए अहम मानी जा रही है।
लेकिन कुछ बातें साफ समझ लेनी चाहिए:
- टेस्ट OpenAI के अपने हैं: दोनों बेंचमार्क OpenAI ने खुद बनाए हैं। Interesting Engineering ने भी लिखा है कि 97.9% का आंकड़ा OpenAI के टेस्ट सूट पर आधारित है, यह इस बात की गारंटी नहीं कि हर असली माइग्रेशन बिना गलती के होगा।
- इंसानी जांच ज़रूरी: OpenAI ने खुद लिखा है कि असली प्रोडक्शन सॉफ्टवेयर पर इसे लागू करने के लिए विशेषज्ञों की समीक्षा और सिस्टम के कारोबारी नियमों के हिसाब से टेस्टिंग अब भी ज़रूरी है।
- COBOL अब भी सबसे कठिन: OpenAI COBOL नतीजों में MultiLangBench पर सबसे अच्छे मॉडल का भी COBOL स्कोर करीब 72% है, यानी नया सॉफ्टवेयर बनाने में यह भाषा अब भी AI के लिए चुनौती है।
AI एजेंट को अहम सिस्टम तक पहुंच देने के खतरे भी हैं। इस पर भारत की साइबर एजेंसी की चेतावनी पढ़ें: CERT-In की चेतावनी: खुले पासवर्ड से सिस्टम तक पहुंचे AI एजेंट।
OpenAI COBOL दांव कंपनी के लिए क्यों अहम है?
AI कंपनियों के बीच बड़े कारोबारी ग्राहकों को लेकर कड़ा मुकाबला है, और कोडिंग इसका सबसे बड़ा मैदान बन चुका है। OpenAI ने साफ लिखा है कि यह काम डेवलपर और एंटरप्राइज़ ग्राहकों की मांग पर किया गया है। बैंक और सरकारी विभाग जैसे ग्राहक लंबे कॉन्ट्रैक्ट देते हैं, इसलिए पुराने सिस्टम का बाज़ार कंपनी के लिए अहम है। OpenAI इस समय बड़ी फंडिंग भी जुटा रही है, जिसकी पूरी कहानी यहां है: OpenAI Funding: Anthropic IPO से पहले $30 अरब जुटाने की होड़।
कंपनी का कहना है कि उसका लक्ष्य मॉडलों को ज़्यादा भाषाओं में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के हुनर देना है: अनजान कोडबेस को समझना, बदलाव की योजना बनाना, बिल्ड टूल चलाना, टेस्ट चलाना और गड़बड़ियां ढूंढना। OpenAI ने यूज़र्स से यह भी पूछा है कि आगे किन भाषाओं और वर्कफ्लो पर काम हो।
हाल ही में OpenAI ने ChatGPT में हिंदी की दो नई आवाज़ें भी जोड़ी हैं: ChatGPT अब और बेहतर हिंदी बोलेगा: ‘नीर’ और ‘लहर’।
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आपके लिए इसका मतलब
- बैंक ग्राहकों के लिए: OpenAI COBOL खबर का अभी आपके खाते या ATM पर कोई सीधा असर नहीं है। अगर आगे बैंक पुराने सिस्टम तेज़ी से बदलते हैं, तो ऐप और सेवाएं बेहतर हो सकती हैं, लेकिन यह लंबी प्रक्रिया है।
- IT प्रोफेशनल्स के लिए: जो लोग मेनफ्रेम, COBOL या पुराने सिस्टम पर काम करते हैं, उनके लिए AI एक मददगार टूल बन सकता है। OpenAI COBOL टेस्ट खुद बताते हैं कि आखिरी जांच इंसानी विशेषज्ञ को ही करनी है, इसलिए सिस्टम और कारोबारी नियमों की समझ की कीमत बनी रहेगी।
- छात्रों के लिए: सिर्फ एक भाषा का कोड लिखना काफी नहीं। पुराना कोड पढ़ना, टेस्टिंग और AI टूल के साथ काम करना आने वाले समय में ज़्यादा काम का हुनर होगा।
- डेवलपर्स के लिए: GitHub पर मौजूद MultiLangBench से आप अपनी भाषा में मॉडलों का प्रदर्शन खुद देख सकते हैं, सिर्फ दावों पर भरोसा करने की ज़रूरत नहीं।
एक लाइन में: OpenAI COBOL अपडेट में नए मॉडल पुरानी भाषाओं में बड़ी छलांग दिखाते हैं, पर बैंक के असली सिस्टम बदलने से पहले इंसानी जांच अब भी ज़रूरी है।
आपसे सवाल: क्या आप बैंक जैसे ज़रूरी सिस्टम का कोड AI से बदलवाने पर भरोसा करेंगे? कमेंट में अपनी राय बताइए।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)
OpenAI COBOL वाली खबर कब आई?
OpenAI ने 19 अक्टूबर 2026 को अपने ब्लॉग पर यह जानकारी दी। X पर इसकी पोस्ट भारतीय समय से 20 अक्टूबर की सुबह आई।
COBOL माइग्रेशन में सबसे अच्छा स्कोर किस मॉडल का है?
OpenAI के मुताबिक GPT-6.1 Sol ने ज़्यादा रीज़निंग पर 97.9% और कम रीज़निंग पर 86.6% सटीकता दिखाई।
क्या यह कोई नया प्रोडक्ट है?
नहीं। OpenAI COBOL अपडेट मौजूदा नए मॉडलों की क्षमता पर रिपोर्ट है। OpenAI के मुताबिक डेवलपर इन्हें API के ज़रिए आज़मा सकते हैं।
क्या ये नतीजे स्वतंत्र रूप से जांचे गए हैं?
नहीं, दोनों टेस्ट OpenAI के अपने हैं। कंपनी ने MultiLangBench को GitHub पर सार्वजनिक किया है, ताकि दूसरे लोग इसे जांच सकें। COBOL माइग्रेशन के टेस्ट छिपे (hidden) हैं।
क्या AI से COBOL प्रोग्रामरों की नौकरी जाएगी?
OpenAI COBOL घोषणा में ऐसा कोई दावा नहीं है। कंपनी ने खुद कहा है कि असली सिस्टम में विशेषज्ञ की समीक्षा और टेस्टिंग ज़रूरी है, यानी अभी AI मददगार टूल है, पूरा विकल्प नहीं।
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