Feyn AI telah merilis SQRL, sebuah keluarga model text-to-SQL yang memeriksa isi basis data melalui probe baca-saja untuk menyelesaikan ambiguitas sebelum menghasilkan kueri akhir. SQRL-35B-A3B sebagai andalan mencapai akurasi eksekusi 70,6% pada benchmark BIRD Dev, mengungguli Claude Opus 4.6.

  • Tiga checkpoint terbuka tersedia: SQRL-4B, SQRL-9B, dan SQRL-35B-A3B, semuanya dibangun di atas keluarga Qwen3.5/3.6.
  • Model ini menggunakan strategi campuran generasi single-shot untuk pertanyaan yang jelas dan hingga lima putaran inspeksi untuk yang ambigu.
  • Pelatihan melibatkan pembersihan dataset BIRD dan Spider, menggunakan reinforcement learning CISPO, dan mendistilasi trajektori guru ke model siswa.
  • SQRL-9B direkomendasikan sebagai checkpoint default, dilayani melalui vLLM dengan harness baca-saja yang mengembalikan observasi ke model.

Pendekatan ini memungkinkan pengguna menghosting model yang dapat di-host sendiri yang mempertahankan akurasi tinggi sambil menjaga skema dan data kueri tetap berada di infrastruktur pribadi.