Feyn AI 发布了 SQRL，这是一个文本到 SQL 模型系列，通过只读探针检查数据库内容以在生成最终查询之前消除歧义。旗舰型号 SQRL-35B-A3B 在 BIRD Dev 基准测试中实现了 70.6% 的执行准确率，优于 Claude Opus 4.6。

  • 提供三个开源检查点：SQRL-4B、SQRL-9B 和 SQRL-35B-A3B，均基于 Qwen3.5/3.6 系列构建。
  • 该模型采用混合策略：对于清晰的问题使用单次生成，对于歧义问题最多进行五轮检查。
  • 训练过程包括清理 BIRD 和 Spider 数据集、使用 CISPO 强化学习，并将教师轨迹蒸馏到学生模型中。
  • 推荐 SQRL-9B 作为默认检查点，通过 vLLM 提供服务，并配备只读工具包将观察结果反馈给模型。

该方法允许用户托管可自行部署的模型，在保持高准确率的同时，将模式和数据保留在私有基础设施上。