6月13日，Google Research宣布推出Gemini-SQL2模型，这是基于Gemini3.1Pro进一步优化的版本，具备顶尖的Text-to-SQL能力。Text-to-SQL技术能够将自然语言问题自动转换成SQL查询语句，使得用户无需手动编写数据库查询语句，只需用口语描述需求，系统即可尝试生成可运行的SQL语句。这项技术广泛应用于数据分析、自助报表、企业搜索和SaaS数据问答等场景，但其难点在于理解表结构、处理字段歧义和复杂业务规则。

Gemini-SQL2在BIRD文本转SQL任务的重要评测基准中表现突出，其单模型赛道的执行准确率达到80.04%，超越了谷歌之前的Gemini-SQL模型。BIRD评测基准覆盖了95个数据库、37个专业领域和12751组问题与SQL配对，总数据量达到33.4GB，并且包含了脏数据与外部知识需求，因此更接近真实企业使用环境，评测难度也更高。在实际应用场景中，业务人员可以通过Gemini-SQL2模型进行自助式分析，直接用自然语言查询营收、流失和区域表现等关键数据。目前，谷歌尚未公布Gemini-SQL2的模型标识、API接口、模型卡或技术报告，也未确认哪些产品会率先接入此模型。