Feyn AI ने SQRL जारी किया है, जो टेक्स्ट-टू-SQL मॉडलों का एक परिवार है जो अंतिम क्वेरी उत्पन्न करने से पहले पढ़ने के लिए केवल प्रोब के माध्यम से डेटाबेस सामग्री का निरीक्षण करके अस्पष्टता को दूर करता है। फ्लैगशिप SQRL-35B-A3B BIRD Dev बेंचमार्क पर 70.6% निष्पादन सटीकता प्राप्त करता है, जो Claude Opus 4.6 से बेहतर प्रदर्शन करता है।
- तीन ओपन चेकपॉइंट उपलब्ध हैं: SQRL-4B, SQRL-9B, और SQRL-35B-A3B, जो सभी Qwen3.5/3.6 फैमिली पर निर्मित हैं।
- मॉडल स्पष्ट प्रश्नों के लिए सिंगल-शॉट जनरेशन और अस्पष्ट प्रश्नों के लिए पांच निरीक्षण चक्रों तक का मिश्रित रणनीति का उपयोग करता है।
- प्रशिक्षण में BIRD और Spider डेटासेट को साफ करना, CISPO रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करना, और टీचर ट्रैजेक्टरी को स्टूडेंट मॉडल में डिस्टिल करना शामिल था।
- SQRL-9B को डिफ़ॉल्ट चेकपॉइंट के रूप में सिफारिश की गई है, जो vLLM के माध्यम से सेवा प्रदान करता है और एक रीड-ओनली हार्नेस का उपयोग करता है जो अवलोकनों को मॉडल में वापस भेजता है।
यह दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं को स्वयं होस्ट करने योग्य मॉडल होस्ट करने की अनुमति देता है जो उच्च सटीकता बनाए रखते हुए स्कीमा और क्वेरी डेटा को निजी इंफ्रास्ट्रक्चर पर रखते हैं।