《GPT-5 家族 SQL 能力评测报告》发布
一、本期导览与核心看点
2025 年 8 月，我们迎来了 AI 发展史上的又一个里程碑 ------ GPT-5 家族的正式发布。
当整个科技界都在讨论其通用能力的飞跃时，SCALE 平台将目光聚焦于 SQL 能力：GPT-5 在 SQL 处理上的表现究竟如何？
本期评测为针对 GPT-5 家族的评测特别版，旨在对其 SQL 相关能力进行一次全面的基准测试。
本期核心看点
- 旗舰模型表现分析 ：gpt-5-chat 的评测结果显示其能力存在特定短板，而 mini 版本在本次测试的综合表现中更为均衡。
- 全方位的能力评估 ：通过多维度多指标的用例评估，分析了 GPT-5 在不同场景下的实际性能，揭示了其理论能力与实践应用的差异。
- 数据驱动的模型选型 ：评测数据表明，不同版本的模型在处理 SQL 能力 上各有千秋。本报告将基于数据，探讨如何进行场景化选型。
二、评测基准说明
为确保本次特别评测的公正性与深度，我们沿用了成熟的三维评测体系。
- SQL 理解：考察模型是否精准解析复杂查询逻辑与用户意图。
- SQL 优化：考察模型提升查询效率与性能的意识。
- 方言转换：考察模型在主流数据库之间进行语法迁移的能力。
接下来，我们将揭晓本次评测的详细结果。
* 测评数据截止时间 2025/8/20
三、本月榜单与焦点分析
GPT-5 家族在 SQL 领域的评测结果并非简单的性能递减，不同版本间表现出显著的能力分化，这凸显了场景化选型的重要性。
1. gpt-5-mini：综合能力均衡
gpt-5-mini 在本次评测中综合表现领先，其在三个维度上展现了均衡且突出的能力。
各维度表现得分
| 能力 | 得分 | 详细说明 |
|---|---|---|
| SQL 理解 | 80.8 | 执行准确性：87.1 / 执行计划检测：57.1 / 语法错误检测：74.3 |
| 方言转换 | 75.6 | 大 SQL 转换：54.8 / 国产数据库：92.1 / 逻辑等价：74.2 / 语法错误检测：85.7 |
| SQL 优化 | 68.4 | 逻辑等价：63.2 / 优化深度：64.4 / 语法错误检测：94.7 |
亮点与不足
- 亮点：执行准确性高，可靠性强；在高级、复杂的优化任务中表现出色。
- 不足：常规优化能力并非顶级，处理大型、复杂 SQL 转换时能力有限。
综合评价
- 综合来看，gpt-5-mini 在准确性、可靠性和复杂任务处理上表现均衡，适合追求稳定输出和综合性能的企业级应用。
- 横向对比来看，gpt-5-mini 在 SQL 理解维度 位列第三，方言转换 维度位列前五，综合实力在参评模型中名列前茅。
2. gpt-5-nano：高精度代码生成器
gpt-5-nano 表现出扎实和均衡的能力，其在三个维度上的得分非常接近。
各维度表现得分
| 能力 | 得分 | 详细说明 |
|---|---|---|
| SQL 理解 | 77.1 | 执行准确性：85.7 / 执行计划检测：35.7 / 语法错误检测 75.7 |
| 方言转换 | 66.4 | 大 SQL 转换：19.4 / 国产数据库：100 / 逻辑等价：80.6 / 语法错误检测：69.0 |
| SQL 优化 | 68.7 | 逻辑等价：89.5 / 优化深度：55.6 / 语法错误检测：100 |
亮点与不足
- 亮点：生成的 SQL 语法正确性极高，结果可靠；逻辑转换能力扎实。
- 不足：缺乏对 SQL 执行效率的深层理解；难以应对复杂、冗长的查询迁移。
综合评价
- gpt-5-nano 是一个出色的"SQL 代码生成器" ，适合嵌入自动化工作流，处理标准化的 "文本到 SQL" 和简单方言转换任务。但对于需要深度优化和理解复杂查询的场景，则非其所长。
- 在本次评测的横向对比中，gpt-5-nano 凭借其 SQL 优化能力进入榜单前五，但在其他维度的竞争中未显现出明显优势。
3. gpt-5-chat：能力特点分化
gpt-5-chat 的综合表现不如预期，其能力存在显著的"偏科"现象。
各维度表现得分
| 能力 | 得分 | 详细说明 |
|---|---|---|
| SQL 理解 | 62.3 | 执行准确性：57.1 / 执行计划检测：60.7 / 语法错误检测 84.3 |
| 方言转换 | 55.4 | 大 SQL 转换：3.2 / 国产数据库：86.8 / 逻辑等价：71.0 / 语法错误检测：66.7 |
| SQL 优化 | 56.0 | 逻辑等价：52.6 / 优化深度：48.9 / 语法错误检测：94.7 |
亮点与不足
- 亮点：对复杂的优化策略和逻辑推理有深刻的理论理解。
- 不足：基础执行的准确性堪忧，生成的 SQL 有较大概率出错；无法处理复杂、大型的查询迁移。
综合评价
- gpt-5-chat 在高级理论知识上表现出色，但在基础执行的准确性上存在不足。这种能力分化表明，对模型的评估不应仅依据其通用能力，而需通过专业、细分的场景评测来确定其在特定领域的适用性。
- 横向来看，gpt-5-chat 在各维度的榜单排名中均未进入前列，其综合定位处于中游水平。
四、总结与展望
本次特别评测清晰地表明，GPT-5 的发布不仅是数字上的提升，更带来了 AI 在 SQL 领域 专业化 和 场景化 的深刻变革。
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场景定义模型 ：评测结果表明，企业在选择模型时，应更多地从具体应用场景出发（复杂分析、数据迁移等），而非仅仅依据模型的"名号"或通用能力排名。gpt-5-mini 的胜出，是"场景定义价值"的最佳体现。
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专业化趋势 ：SQLFlash 在优化领域的绝对优势，与 GPT-5 家族 内部的能力分化，共同揭示了未来AI发展的趋势------通用大模型与领域专用模型将长期共存，互为补充。
五、下期展望：
GPT-5 家族 的评测结果揭示了模型能力的巨大分化，也对我们的评测体系提出了新的要求。本月我们将：
- 引入新玩家：随着 AI 领域的加速发展，我们将引入更多备受关注的新模型，为用户提供更全面的市场视图。
- 聚焦专用工具 ：除了通用模型，我们还将对新兴的 SQLShift 方言转换应用进行深度剖析，检验其在复杂迁移场景下的真实表现。
感谢您的关注。我们致力于通过最专业、最深入的评测，为您揭示 AI 在数据领域的前沿进展。
SCALE：为专业 SQL 任务，选专业 AI 模型。
