Google Research hat Gemini-SQL2 vorgestellt, eine neue Text-to-SQL-Funktion auf Basis von Gemini 3.1 Pro. Das System übersetzt natürliche Sprache in ausführbare SQL-Datenbankabfragen. Auf dem BIRD-Benchmark, der die Genauigkeit solcher Übersetzungen misst, erreicht Gemini-SQL2 laut Google eine Execution Accuracy von 80,04 Prozent und liegt damit an der Spitze. Zum Vergleich: OpenAIs GPT-5.5-xhigh kommt auf etwa 72,8 Prozent, Anthropics Claude Opus 4.6 auf rund 70,9 Prozent. Auch Modelle von Databricks, AWS, Tencent und Alibaba liegen deutlich darunter.
GoogleGoogle Research betont, dass die Umwandlung natürlicher Sprache in korrektes SQL besonders schwierig sei, weil Daten oft vielschichtig sind und komplexe geschäftliche Zusammenhänge berücksichtigt werden müssen. Die erzeugten SQL-Abfragen würden nicht nur korrekt aussehen, sondern auch erfolgreich ausgeführt werden.
Laut Google könnte besseres SQL-Verständnis die natürlichsprachlichen Fähigkeiten in Googles Datendiensten insgesamt verbessern. Zu einer allgemeinen Veröffentlichung des Modells äußert sich die Forschungsabteilung nicht, auch ein Paper liegt bisher nicht vor.
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