Qwen3.8 27B обошла GPT-5.6 в SQL-бенчмарке — и всё это локально на MacBook

Локальная Qwen3.8 27B неожиданно обошла GPT-5.6 в SQL-бенчмарке, причём для её запуска хватило обычного MacBook. Сравнение показало, что открытая модель справляется с генерацией SQL-запросов точнее и быстрее в плане качества, хотя и уступает в скорости ответа: на один запрос уходило несколько минут.

Главный плюс — почти нулевая стоимость запросов: в отличие от облачных API, локальный запуск не требует оплаты за каждый токен. Однако такой вариант подходит не для всех сценариев — если нужен быстрый ответ в реальном времени, лучше использовать облачные модели. А вот для аналитических задач, где время не критично, связка Qwen с DuckDB даёт серьёзную экономию.

Авторы разобрали, как настроить эту связку у себя: достаточно установить Qwen и DuckDB, подключить модель к базе данных через SQL-агента и запустить. Подробности и примеры конфигурации — в статье, но даже без них ясно: локальные модели уже способны конкурировать с флагманами в узких задачах.