Kwai-AutoSQL-14B — дообученная на базе Qwen3-14B языковая модель для генерации текста в сценариях AutoSQL.

Подходит для: генерация SQL-запросов по текстовому описанию · диалоговая помощь при составлении SQL · создание и правка запросов для задач AutoSQL

Крупная модель MoE на базе Qwen 3.5 для агентного программирования, решения задач разработки и работы с инструментами.

Подходит для: решение задач разработки в терминальном coding-агенте · поиск и исправление ошибок в кодовой базе · автоматизация задач программирования с вызовом инструментов

MSynSQL — дообученная на SynSQL-2.5M модель Qwen3.5-2B, которая агентно строит и проверяет SQL-запросы к базам SQLite по вопросам на естественном языке.

Подходит для: ответы на вопросы к базе SQLite на естественном языке · поиск записей и значений в таблицах SQLite · построение SQL-запросов с исследованием схемы через инструменты

Агентная модель на 9 млрд параметров, которая отвечает на вопросы к базам SQLite, формируя SQL и при необходимости предварительно исследуя данные.

Подходит для: преобразование вопроса на естественном языке в SQL-запрос SQLite · поиск записей в базе данных по пользовательскому вопросу · уточнение форматов значений и условий фильтрации через исследовательские SELECT-запросы

SQLCoder2 — дообученная Defog модель на базе StarCoder для перевода вопросов на естественном языке в SQL-запросы.

Подходит для: генерация SQL по вопросу пользователя и схеме базы данных · создание аналитических запросов с группировкой и сортировкой · подготовка SQL-запросов для сравнения показателей по регионам

Небольшая агентная модель Qwen3.5-2B, обученная с подкреплением для исследования SQLite-баз и построения SQL-запросов через инструменты.

Подходит для: исследование таблиц SQLite перед составлением запроса · ответы на вопросы к базе данных через выполнение SQL · генерация SQL в многошаговом цикле агента

Дообученная Qwen3.5-4B генерирует SQL-кандидаты для конвейера BIRD-SQL с последующим отбором отдельной моделью.

Подходит для: генерация SQL-запросов для задач BIRD-SQL · создание нескольких SQL-кандидатов для последующего ранжирования · развёртывание генератора SQL через vLLM

Небольшая модель Qwen, дообученная GRPO для агентного составления SQL-запросов к базам SQLite с исследованием схемы через инструменты.

Подходит для: преобразование вопросов пользователей в SQL-запросы к SQLite · поиск таблиц и столбцов базы данных через инструменты · агентный ответ на вопросы по реляционным базам данных

MSQaLe — агент на базе Qwen3.5-2B, который преобразует вопросы на естественном языке в SQL-запросы для SQLite, исследуя базу через инструменты.

Подходит для: составление SQL-запросов SQLite по вопросам на естественном языке · поиск нужных таблиц в большой схеме базы данных · поиск значений в таблицах для подстановки в SQL-запрос

KAT-Dev — многоязычная модель Kwaipilot на архитектуре Qwen3 для генерации кода и помощи в инженерных задачах разработки ПО.

Подходит для: генерация и дополнение программного кода · решение инженерных задач разработки ПО · помощь агентам программирования с вызовом инструментов

Дообученная Gemma 4 12B преобразует вопросы по схеме базы данных в SQL-запросы.

Подходит для: генерация SQL по вопросу и схеме базы данных · создание черновиков запросов для аналитиков и разработчиков · интерфейс вопросов на естественном языке к реляционной базе

Модель XGenerationLab преобразует вопросы на естественном языке и схемы баз данных в SQL-запросы для SQLite, PostgreSQL и MySQL.

Подходит для: генерация SQL по вопросу и схеме базы данных · создание запросов SQLite по описанию на естественном языке · подготовка SQL-запросов PostgreSQL по схеме и дополнительным сведениям

Модель на базе ALBERT определяет, какие строки таблицы подходят для ответа на вопрос из набора WikiSQL.

Подходит для: поиск подходящих строк WikiSQL по вопросу пользователя · отбор строк таблицы перед извлечением ответа · оценка релевантности строки табличному вопросу

MBIRD — агентная модель Qwen3.5-2B, дообученная методом GRPO для генерации и проверки SQL-запросов к базам SQLite по вопросам на естественном языке.

Подходит для: генерация SQL по вопросу на естественном языке · поиск нужных таблиц в базе SQLite с помощью инструментов · проверка SQL-запроса перед отправкой

Дообученная модель Defog на основе Llama 3 генерирует SQL-запросы для PostgreSQL, Redshift и Snowflake по вопросам пользователя и описаниям таблиц.

Подходит для: генерация SQL по вопросу на естественном языке · составление запросов к PostgreSQL по DDL-схеме · подготовка запросов для Amazon Redshift

NSQL-350M — компактная CodeGen-модель Numbers Station для преобразования вопросов к таблицам в SQL-запросы.

Подходит для: генерация SQL по вопросу на естественном языке · создание SELECT-запросов по схеме таблиц · преобразование текстовых запросов к базе данных в SQL

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen2, которая преобразует вопросы на естественном языке и схемы баз данных в SQL для SQLite, PostgreSQL и MySQL.

Подходит для: генерация SQL по вопросу пользователя и схеме базы данных · подготовка запросов к SQLite, PostgreSQL и MySQL · преобразование бизнес-вопросов к данным в SQL-запросы

Диалоговая модель Qwen на 6,9 млрд параметров для генерации, объяснения и исправления кода, включая преобразование запросов в SQL.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · дополнение фрагментов кода · поиск и исправление ошибок в коде

Компактная модель MidlightDDK преобразует вопросы на английском языке и схему базы данных в запросы DuckDB SQL, включая локальное использование в браузере.

Подходит для: генерация DuckDB SQL по вопросу на английском и схеме таблиц · создание SQL-запросов в браузерном приложении без постоянного доступа к сети · подготовка запросов к демонстрационным базам данных Chinook, Palmer Penguins и World Bank

Дообученная Kwai на базе Qwen3-32B текстовая модель для генерации текста, ориентированная по названию на задачи с SQL.

Подходит для: генерация SQL-запросов по текстовому описанию · помощь в написании и редактировании SQL · диалоговые запросы о SQL

SQLCoder от Defog — дообученная на StarCoder модель для преобразования вопросов о базах данных на естественном языке в SQL-запросы.

Подходит для: генерация SQL по вопросу на естественном языке · создание запросов с JOIN по описанию таблиц · составление SQL-запросов с фильтрацией и условиями

Открытая Qwen MoE-модель для агентного программирования, дообученная на трассировках рассуждений и использования инструментов.

Подходит для: анализ кода в проекте · поиск и объяснение ошибок в коде · редактирование файлов по заданию

Модель XiYanSQL на базе Qwen2 преобразует вопросы на естественном языке и схемы баз данных в SQL для SQLite, PostgreSQL и MySQL.

Подходит для: генерация SQL-запросов по вопросам на естественном языке · подготовка запросов для баз данных SQLite · генерация запросов PostgreSQL по схеме и описанию задачи

Экспериментальная 72-миллиардная модель Kwaipilot на базе Qwen2 для агентного решения задач программной инженерии.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в репозиториях · решение задач SWE-Bench с агентным каркасом · анализ кода и изменений в проекте