Google Research представила Gemini-SQL2 — новую систему преобразования текстовых запросов в SQL, построенную на Gemini 3.1 Pro.
Модель переводит запросы на естественном языке в исполняемые SQL-запросы к базам данных. По данным Google, на бенчмарке BIRD, который оценивает точность таких преобразований, Gemini-SQL2 показала execution accuracy на уровне 80,04% и заняла первое место.
Для сравнения, OpenAI GPT-5.5-xhigh набирает около 72,8%, а Claude Opus 4.6 от Anthropic — примерно 70,9%.
Google также отмечает, что модели Databricks, AWS, Tencent и Alibaba отстают заметно сильнее.
В Google Research пояснили, что преобразование естественного языка в корректный SQL остаётся трудной задачей. Причина в том, что данные часто имеют многоуровневую структуру, а запросы должны учитывать сложную бизнес-логику.
Компания утверждает, что SQL-запросы, созданные Gemini-SQL2, выглядят корректно и успешно выполняются.
По оценке Google, более точное понимание SQL может улучшить функции работы с естественным языком и в других сервисах компании для данных.
Пока исследовательская команда не сообщила о публичном запуске модели. Научной статьи о Gemini-SQL2 также ещё нет.
Источник: The Decoder, Google Research.
