Qwen：Qwen3，R1 在 Text2SQL 效果评估

【对比模型】

• Qwen3 235B-A22B（2350亿总参数，220亿激活参数），32B，30B-A3B；
• QwQ 32B（推理模型）
• DeepSeek-R1 671B（满血版）（推理模型）

1，跑分对比

【官方对比】

指标/模型	Qwen3 235B-A22B	Qwen3-32B	Qwen3-30B-A3B	QwQ-32B	DeepSeek-R1 671B-A37B
AIME 24	85.7	81.4	80.4	79.5	79.8
AIME 25	81.5	72.9	70.9	69.5	70.0
LiveCodeBench	70.7	65.7	62.6	62.7/63.4	64.3/65.9
LiveBench	77.7	74.9	74.3	72.0/73.1	71.6
BFCL	70.8	70.3	69.1	66.4	56.9/60.3
ArenaHard	95.6	93.8	91.0	89.5	93.2
CodeForces	2056	1977	1974	1982	2029
Aider	61.8	50.2	-	-	56.9
MultiIF	70.8	70.3	72.2	68.3	56.9
GPQA	-	-	65.8	65.6	-
IFEval	-	-	-	83.9	83.3

PS：表中多个数据：62.7/63.4。左出自 Qwen3 博客，右出自 QwQ-32B 论文。

【结论总结】

• Qwen3 235B-A22B 为全方位领先模型，在所有公开指标中几乎都是最高分，尤其在数学、代码、对话与逻辑推理方面，具备显著优势。

• Qwen3-32B 和 30B-A3B 是成本更低但保持较好性能的替代选项，适合资源有限的场景。

• QwQ 32B 和 DeepSeek-R1 在部分指标表现尚可（如IFEval、CodeForces），但总体偏弱，且不稳定。

• DeepSeek-R1 的表现不及其模型规模（671B），说明其效率或能力未充分发挥。

【数据集介绍】

• AIME 24 / 25：数学竞赛题，考查数学推理能力。

• LiveCodeBench：代码生成任务。

• LiveBench：多任务真实世界评测。

• BFCL、ArenaHard：多为复杂推理或语言理解任务。

• CodeForces：程序竞赛分数（越高越好）。

• Aider、MultiIF、GPQA、IFEval：代码辅助、复杂推理、多跳问答等任务。

2，模型架构

指标/模型	Qwen3 235B-A22B	Qwen3-32B	Qwen3-30B-A3B	QwQ-32B	DeepSeek-R1 671B-A37B
种类	MoE	Dense	MoE	Dense	MoE
总参数	235B	32B	30B	32B	671B
网络层数	94	64	48	64	62
注意力头数	64 / 4	64 / 8	32 / 4	40 / 8	-
上下文长度	128K	128K	128K	128K	128K

• 235B：模型总参数；A22B：MoE架构下的激活参数；

【MoE & Dense】

• Dense（稠密）模型是指：每个输入都激活模型中所有的参数，所有的神经网络层和单元都会参与到每一次前向传播计算中。

• MoE 模型是指：为每个输入动态选择一部分“专家子网络”进行激活和计算，而不是激活全部参数。比如，一个 MoE 层里有 64 个专家网络，但每次输入只选其中 2~4 个进行前向传播。

特性	Dense 模型	MoE 模型
每次激活参数量	全部参数	部分专家（如 2/64）
参数规模	通常较小（如70B）	可超大（如1T），但每次推理只用一小部分
推理成本	高	相对低
性能提升潜力	线性增长	潜在指数增长
实现复杂度	简单	高，需要路由和负载均衡机制

3，语义SQL解析

任务描述：

你的目标是将给定的自然语言查询（NLQ）转换为相应的SQL查询语句。我们希望通过测试不同的LLM模型，在语义理解和生成SQL语句的准确性方面，找到它们之间的差异。

请根据以下自然语言查询，生成对应的SQL查询语句。

自然语言查询示例：

1. 查询1: "获取所有销售额大于1000的订单的订单号、客户姓名和订单日期。"

2. 查询2: "找到所有在2023年1月1日到2023年12月31日之间下单的客户的名称和他们的总购买金额。"

3. 查询3: "返回所有购买了'电子产品'类别商品的客户信息，以及他们购买的商品的名称。"

4. 查询4: "获取2022年第二季度内，每个地区的平均销售额和总订单数。"

5. 查询5: "列出所有库存低于50的产品信息，包括产品名称、库存数量和价格。"

数据库表结构（假设）：

• orders (订单表): order_id, customer_id, order_date, total_amount, region

• customers (客户表): customer_id, customer_name

• products (产品表): product_id, product_name, category, stock_quantity, price

• order_items (订单项表): order_id, product_id, quantity, price

输出：
对于每个查询，请生成一个相应的SQL查询语句。

【测试结果】Qwen3 235B-A22B & DeepSeek-R1 671B-A37B 胜出

指标/模型	Qwen3 235B-A22B	Qwen3-32B	Qwen3-30B-A3B	QwQ-32B	DeepSeek-R1 671B-A37B
查询1	√	√	√	√	√
查询2	⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
查询3	√	√	√	√	√
查询4	√	√	√	√	√
查询5	√	√	√	√	√

• 查询1: "获取所有销售额大于1000的订单的订单号、客户姓名和订单日期。"

# deepseek-r1
SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_date FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.total_amount > 1000;
# qwen3-235b-a22b
SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_date FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.total_amount > 1000;
# qwen3-32b
SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_date FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.total_amount > 1000;
# qwen3-30b-a3b
SELECT orders.order_id, customers.customer_name, orders.order_date FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE orders.total_amount > 1000;
# qwq:32b
SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_date FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.total_amount > 1000;

• 查询2: "找到所有在2023年1月1日到2023年12月31日之间下单的客户的名称和他们的总购买金额。"

# deepseek-r1
SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) AS total_purchase FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY c.customer_id;
# qwen3-235b-a22b
SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) AS total_purchase_amount FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY c.customer_name;
# qwen3-32b
SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) AS total_purchase FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY c.customer_id, c.customer_name;
# qwen3-30b-a3b
SELECT customers.customer_name, SUM(orders.total_amount) AS total_purchase FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE orders.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY customers.customer_id, customers.customer_name;
# qwq:32b
SELECT c.customer_name, SUM(o.total_amount) AS total_purchase_amount FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY c.customer_id, c.customer_name;

• 查询3: "返回所有购买了'电子产品'类别商品的客户信息，以及他们购买的商品的名称。"

# deepseek-r1
SELECT DISTINCT c.*, p.product_name FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN order_items i ON o.order_id = i.order_id JOIN products p ON i.product_id = p.product_id WHERE p.category = '电子产品';
# qwen3-235b-a22b
SELECT DISTINCT c.*, p.product_name FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id WHERE p.category = '电子产品';
# qwen3-32b
SELECT c.customer_name, p.product_name FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id WHERE p.category = '电子产品';
# qwen3-30b-a3b
SELECT customers.customer_name, products.product_name FROM customers JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id JOIN order_items ON orders.order_id = order_items.order_id JOIN products ON order_items.product_id = products.product_id WHERE products.category = '电子产品';
# qwq:32b
SELECT DISTINCT c.*, p.product_name FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id WHERE p.category = '电子产品';

• 查询4: "获取2022年第二季度内，每个地区的平均销售额和总订单数。"

# deepseek-r1
SELECT region, AVG(total_amount) AS avg_sales, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-04-01' AND '2022-06-30' GROUP BY region;
# qwen3-235b-a22b
SELECT region, AVG(total_amount) AS avg_sales, COUNT(*) AS total_orders FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-04-01' AND '2022-06-30' GROUP BY region;
# qwen3-32b
SELECT o.region, AVG(o.total_amount) AS avg_sales, COUNT(o.order_id) AS total_orders FROM orders o WHERE o.order_date BETWEEN '2022-04-01' AND '2022-06-30' GROUP BY o.region;
# qwen3-30b-a3b
SELECT region, AVG(total_amount) AS avg_sales, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-04-01' AND '2022-06-30' GROUP BY region;
# qwq:32b
SELECT region, AVG(total_amount) AS average_sales, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-04-01' AND '2022-06-30' GROUP BY region;

• 查询5: "列出所有库存低于50的产品信息，包括产品名称、库存数量和价格。"

# deepseek-r1
SELECT product_name, stock_quantity, price FROM products WHERE stock_quantity < 50;
# qwen3-235b-a22b
SELECT product_name, stock_quantity, price FROM products WHERE stock_quantity < 50;
# qwen3-32b
SELECT product_name, stock_quantity, price FROM products WHERE stock_quantity < 50;
# qwen3-30b-a3b
SELECT product_name, stock_quantity, price FROM products WHERE stock_quantity < 50;
# qwq:32b
SELECT product_name, stock_quantity, price FROM products WHERE stock_quantity < 50;

4，复杂语义SQL解析

【测试1】

你是一个资深的数据分析师，负责为公司的业务部门从数据库中提取关键数据。请根据以下复杂的自然语言业务需求，编写一条等价的 SQL 查询语句，并确保语义准确、逻辑严谨、结果符合业务预期。

【业务需求】找出在 2023 年第二季度内，购买了 "旗舰X200" 产品的客户中，总消费金额排名前 10 的客户姓名和他们所在的城市，要求这些客户的订单中至少包含一次“线上”支付，并且不包含任何“退款”记录。

【数据库表结构说明】
1. customers(id, name, city)
2. orders(id, customer_id, order_date, payment_method, status)
3. order_items(id, order_id, product_name, quantity, price)

说明：
- 一个 customer 可以有多个 orders；
- 一个 order 包含多个 order_items；
- payment_method 可能的值有 '线上', '线下'；
- status 可能的值有 '已完成', '退款', '取消'；
- order_date 是日期格式。

【额外说明】
- 请仅返回 SQL 语句，不要附带解释；
- 若需使用子查询、联结或聚合，请合理安排；
- 所有字段和表名都来自上述数据库结构；
- 尽可能使用标准 SQL 语法，确保在 MySQL 或 PostgreSQL 上兼容。

【返回格式】
```sql
-- SQL 查询语句
SELECT ...

【测试结果】Qwen3 235B-A22B & DeepSeek-R1 671B-A37B 胜出

• deepseek-r1：✅
• qwen3-32b：⚠️ 逻辑正确，HAVING 过滤可能不准。
• qwq:32b：⚠️ 逻辑正确，过滤冗余，DiSTINCT冗余，多嵌套。
• qwen3-30b-a3b：⚠️ 逻辑正确，性能低。
• qwen3-235b-a22b：✅

# deepseek-r1
SELECT c.name, c.city, SUM(oi.quantity * oi.price) AS total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE c.id IN (SELECT DISTINCT o.customer_idFROM orders oJOIN order_items oi ON o.id = oi.order_idWHERE oi.product_name = '旗舰X200'AND o.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'
)
AND EXISTS (SELECT 1FROM orders o2WHERE o2.customer_id = c.idAND o2.payment_method = '线上'
)
AND NOT EXISTS (SELECT 1FROM orders o3WHERE o3.customer_id = c.idAND o3.status = '退款'
)
GROUP BY c.id, c.name, c.city
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 10;

# qwen3-32b
SELECT c.name, c.city, SUM(CASE WHEN o.status = '已完成' THEN oi.quantity * oi.price ELSE 0 END) AS total_spent
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE oi.product_name = '旗舰X200'AND o.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'
GROUP BY c.id, c.name, c.city
HAVING SUM(CASE WHEN o.status = '退款' THEN 1 ELSE 0 END) = 0AND SUM(CASE WHEN o.payment_method = '线上' AND o.status = '已完成' THEN 1 ELSE 0 END) >= 1
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;

# qwq:32b
SELECT c.name, c.city, SUM(oi.quantity * oi.price) AS total_spent
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'
AND c.id IN (SELECT DISTINCT o2.customer_idFROM orders o2JOIN order_items oi2 ON o2.id = oi2.order_idWHERE o2.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'AND oi2.product_name = '旗舰X200'
)
GROUP BY c.id, c.name, c.city
HAVING EXISTS (SELECT 1FROM orders o3WHERE o3.customer_id = c.idAND o3.payment_method = '线上'AND o3.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30')AND NOT EXISTS (SELECT 1FROM orders o4WHERE o4.customer_id = c.idAND o4.status = '退款'AND o4.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30')
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;

# qwen3-30b-a3b
SELECT c.name, c.city, SUM(oi.quantity * oi.price) AS total_spent
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'AND oi.product_name = '旗舰X200'AND o.status != '退款'AND c.id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE status = '退款')
GROUP BY c.id, c.name, c.city
HAVING SUM(CASE WHEN o.payment_method = '线上' THEN 1 ELSE 0 END) >= 1
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;

# qwen3-235b-a22b
SELECT c.name, c.city, SUM(oi.quantity * oi.price) AS total_spent
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'AND NOT EXISTS (SELECT 1FROM orders o2WHERE o2.customer_id = c.idAND o2.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'AND o2.status = '退款')AND EXISTS (SELECT 1FROM orders o3JOIN order_items oi2 ON o3.id = oi2.order_idWHERE o3.customer_id = c.idAND o3.order_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30'AND oi2.product_name = '旗舰X200')
GROUP BY c.id, c.name, c.city
HAVING SUM(CASE WHEN o.payment_method = '线上' THEN 1 ELSE 0 END) >= 1
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;

5，语义SQL修正

你是一个数据库专家。以下是用户的自然语言查询、数据库的表结构定义、以及初步生成的 SQL 查询语句。

你的任务是：

• 判断初步 SQL 是否完全正确地表达了用户意图；

• 如果存在问题，请详细解释问题并输出一个修正后的 SQL；

• 如果无问题，请说明其正确之处。

自然语言查询：查找所有在2023年有订单的客户姓名和邮箱，但排除那些从未购买超过3次的客户。

数据库结构（部分）：

• Customers(id, name, email)

• Orders(id, customer_id, order_date)

初步 SQL 查询语句：

SELECT c.name, c.email
FROM Customers c
JOIN Orders o ON c.id = o.customer_id
WHERE YEAR(o.order_date) = 2023;

【测试结果】

• deepseek-r1：✅
• qwen3-32b：❌，限制了2023年的订单数量 > 3，而不是历史订单数 > 3。
• qwq:32b：❌，限制了2023年的订单数量 > 3，而不是历史订单数 > 3。
• qwen3-30b-a3b：✅
• qwen3-235b-a22b：❌，限制了2023年的订单数量 > 3，而不是历史订单数 > 3。

# deepseek-r1
SELECT c.name, c.email
FROM Customers c
WHERE c.id IN (SELECT o.customer_idFROM Orders oWHERE o.order_date >= '2023-01-01' AND o.order_date < '2024-01-01'GROUP BY o.customer_idHAVING COUNT(o.id) > 3
);# qwen3-32b
SELECT c.name, c.email 
FROM Customers c
JOIN (SELECT o.customer_id FROM Orders o WHERE YEAR(o.order_date) = 2023 GROUP BY o.customer_id HAVING COUNT(*) > 3
) AS sub 
ON c.id = sub.customer_id;# qwq:32b
SELECT c.name, c.email
FROM Customers c
JOIN Orders o ON c.id = o.customer_id
WHERE YEAR(o.order_date) = 2023
GROUP BY c.id, c.name, c.email
HAVING COUNT(o.id) > 3;# qwen3-30b-a3b
SELECT c.name, c.email
FROM Customers c
JOIN Orders o ON c.id = o.customer_id
WHERE YEAR(o.order_date) = 2023AND c.id IN (SELECT customer_idFROM OrdersGROUP BY customer_idHAVING COUNT(*) > 3);# qwen3-235b-a22b
SELECT c.name, c.email 
FROM Customers c 
JOIN Orders o ON c.id = o.customer_id 
WHERE YEAR(o.order_date) = 2023
GROUP BY c.id 
HAVING COUNT(o.id) > 3;

6，结果数据解读

你是一位经验丰富的数据分析专家。以下是一组关于多个产品/服务/算法在不同测试场景下的性能数据（包含数值、指标、评语等）。请你按照以下要求对数据进行总结提炼：

1. 找出关键差异点，尤其是表现最突出与最弱的对象

2. 总结出各个对象的优势与劣势（可以按维度、测试场景对比）

3. 用简洁清晰的方式输出分析结果，可以是结构化摘要（如表格、对照清单）、也可以是精炼段落

【数据开始】

任务一：文本摘要（新闻领域）
------------------------------------------
模型     ROUGE-1   ROUGE-2   ROUGE-L   人工评分（0-5）  评语
LLM-A    45.3      21.2      42.9      4.3             语言自然、摘要信息充分，略有重复
LLM-B    47.1      24.5      44.8      4.0             结构清晰，但内容略显平淡
LLM-C    42.5      19.9      41.2      4.6             表达简洁、重点突出，有少量错别字任务二：问答匹配（金融领域）
------------------------------------------
模型     准确率    召回率    F1分数   人工评分（0-5）  评语
LLM-A    86.4%     88.2%     87.3     4.1             回答较准确，但偶有语义偏差
LLM-B    88.5%     85.6%     87.0     4.2             答案紧凑、理解度高，少数遗漏
LLM-C    90.1%     89.8%     89.9     4.7             准确全面，金融术语处理优异任务三：代码生成（Python）
------------------------------------------
模型     正确率    运行通过率   平均代码长度  人工评分（0-5）  评语
LLM-A    71.2%     68.4%        134行        3.8             有冗余注释，逻辑清晰
LLM-B    74.0%     73.5%        120行        4.0             输出紧凑，偶尔有语法错误
LLM-C    68.5%     65.1%        143行        4.3             注释详细，变量命名规范，部分未优化逻辑

【数据结束】

请不要逐行复述原文，用你自己的话总结深层信息，保持专业和严谨。

【测试结果】

• deepseek-r1：⭐⭐

• qwen3-32b：⭐⭐⭐⭐⭐

• qwq:32b：⭐⭐⭐⭐⭐

• qwen3-30b-a3b：⭐⭐⭐

• qwen3-235b-a22b：⭐⭐⭐⭐