구글 리서치 팀이 6월 12일 제미나이(Gemini) 3.1 프로를 기반으로 한 텍스트-SQL 변환 기능 ‘제미나이-SQL2(Gemini-SQL2)’를 공개했다. 이 기능은 BIRD(BIg Bench for LaRge-scale Database Grounded Text-to-SQL Evaluation) 텍스트-SQL 리더보드 단일 모델 트랙에서 실행 정확도(execution accuracy) 80.04%를 달성해 1위를 차지했다. 구글이 지난 2025년 11월에 세운 76.13% 기록을 4포인트 가까이 끌어올린 수치다.
BIRD는 37개 전문 도메인에 걸친 95개 데이터베이스, 1만 2751개 질문-SQL 쌍으로 구성된 업계 표준 벤치마크다. 단일 훈련 모델 트랙은 앙상블이 활용하는 전처리·검색·에이전트 프레임워크를 제한해 모델 자체의 텍스트-SQL 능력을 측정한다. 실행 정확도 지표는 생성된 SQL이 실제로 실행되고 정답 쿼리와 동일한 결과를 반환하는지를 평가하며, 외관상 그럴듯해 보이는 SQL인지 여부가 아니라 실제 실행 결과를 기준으로 한다. 구글은 인간 수행 기준치를 92.96%로 제시하고 있어 현재 모델과의 격차는 약 13포인트다. 구글의 발표 자료에 따르면 경쟁사 모델인 AWS Q-SQL(약 76.5%), 데이터브릭스 RLVR 32B(약 75.7%), 텐센트 SiriusAI-Text2SQL-32B-v2(약 75.0%) 등을 앞선다.
제미나이-SQL2는 독립적인 파운데이션 모델이 아니라 자연어 질문을 ‘실행 준비가 된 SQL 쿼리’로 변환하는 기능 단위다. 구글은 빅쿼리 스튜디오(BigQuery Studio), 올로이DB AI(AlloyDB AI), 클라우드 SQL 스튜디오(Cloud SQL Studio) 등 기존 데이터 서비스와의 연동을 시사했으나, 어떤 제품에 먼저 탑재될지는 아직 확정하지 않았다. 별도 API나 모델 카드, 기술 보고서도 아직 공개되지 않았다. 80%대 정확도는 셀프서비스 분석과 데이터 엔지니어링 초안 작성에는 유용하지만, 5건 중 1건은 여전히 오답이 나올 수 있어 실제 운영 환경에서는 검증 단계가 필수라고 전문가들은 지적한다.
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