Feyn AI는 읽기 전용 프로브를 통해 데이터베이스 내용을 검사하여 최종 쿼리를 생성하기 전에 모호성을 해결하는 SQRL 텍스트-SQL 모델 패밀리를 출시했습니다. 플래그십 SQRL-35B-A3B는 BIRD Dev 벤치마크에서 70.6%의 실행 정확도를 달성하여 Claude Opus 4.6을 능가합니다.

  • Qwen3.5/3.6 패밀리 기반으로 구축된 SQRL-4B, SQRL-9B, SQRL-35B-A3B를 포함한 세 가지 오픈 체크포인트가 제공됩니다.
  • 모델은 명확한 질문에는 단일 샷 생성을, 모호한 질문에는 최대 5회의 검사 라운드를 사용하는 혼합 전략을 사용합니다.
  • 훈련 과정에는 BIRD 및 Spider 데이터셋 정리, CISPO 강화 학습 사용, 그리고 교사 트레젝토리를 학생 모델에 증류하는 작업이 포함되었습니다.
  • SQRL-9B가 기본 체크포인트로 권장되며, 관찰 결과를 모델에 피드백하는 읽기 전용 하네스를 통해 vLLM으로 제공됩니다.

이 접근 방식은 스키마와 쿼리 데이터를 사설 인프라에 유지하면서 높은 정확도를 유지하는 자체 호스팅 가능한 모델을 사용자가 직접 운영할 수 있게 합니다.