Feyn AIは、最終的なクエリを生成する前に読み取り専用プローブを通じてデータベースの内容を検査し、曖昧さを解消するテキストからSQLへの変換モデルファミリーであるSQRLをリリースした。フラッグシップのSQRL-35B-A3Bは、BIRD Devベンチマークで70.6%の実行精度を達成し、Claude Opus 4.6を上回っている。

  • SQRL-4B、SQRL-9B、SQRL-35B-A3Bの3つのオープンチェックポイントが利用可能で、すべてQwen3.5/3.6ファミリーに基づいて構築されている。
  • このモデルは、明確な質問にはシングルショット生成を、曖昧な質問には最大5回の検査ラウンドを組み合わせた混合戦略を使用する。
  • 訓練では、BIRDおよびSpiderデータセットのクリーニング、CISPO強化学習の使用、教師の軌跡を学生モデルへの蒸留が行われた。
  • SQRL-9Bがデフォルトのチェックポイントとして推奨されており、観察結果をモデルにフィードバックする読み取り専用ハーネスを使用してvLLM経由で提供される。

このアプローチにより、ユーザーはスキーマとクエリデータをプライベートなインフラストラクチャに保持しながら高い精度を維持するセルフホスト可能なモデルをホストできる。