SQRL от Feyn AI: модель, которая сначала заглядывает в базу данных, а потом пишет SQL

Большинство Text-to-SQL систем работают как переводчики с естественного языка на SQL. Feyn AI переосмыслили задачу: по их мнению, главная проблема не в синтаксисе, а в семантике — корректный SQL может вернуть неверный ответ, если модель выбрала не ту таблицу, неправильно интерпретировала столбец или отфильтровала по несуществующим значениям. Схема базы данных не помогает: она не показывает, как именно записаны данные (например, 'Alameda' vs 'Alameda County').

SQRL решает это через инспекцию: модель получает вопрос и схему, и если контекста недостаточно, выполняет read-only запросы к базе (до 5 шагов), анализирует возвращённые строки и только потом формирует финальный SQL. Простые запросы (например, подсчёт строк в одной таблице) модель отдаёт сразу без инспекции.

На Hugging Face опубликованы три чекпоинта: SQRL-4B, SQRL-9B и SQRL-35B-A3B. Флагманская модель на BIRD Dev показывает 70,6% execution accuracy — это выше, чем у Claude Opus 4.6 (68,77%) в том же тесте. Все модели доступны открыто.