HKUST 'HarnessSQL', DeepSeek Harness 안에서 학습한 8B 모델로 Spider 2.0-SQLite 15.5%→45.2%…32B 기준 모델 앞서(보도)

확인된 내용 (사실)

Pandaily 보도에 따르면 홍콩과기대(HKUST) 연구진이 Text-to-SQL 에이전트 'HarnessSQL'을 내놨다. 소형 모델을 DeepSeek Harness 환경 안에서 학습시키는 방식이며, 8B 모델의 Spider 2.0-SQLite 점수가 15.5%에서 45.2%로 올랐다. 비교 대상인 32B 기준 모델들의 점수는 약 16%다.

팩트체크 필요 (주장)

벤치마크 수치는 연구진이 발표한 결과다. 코드·가중치 공개 여부는 보도에 나오지 않는다.

의미 (해석)

모델 크기를 키우지 않아도 실제 실행 환경(하네스) 안에서 학습시키면 소형 모델의 에이전트 성능이 크게 오른다는 사례다. 비용 때문에 소형 모델로 사내 데이터 질의 에이전트를 만들려는 팀이 참고할 만하다. 다만 DeepSeek Harness 환경에 기대는 정도가 크므로 다른 환경에서도 같은 효과가 나는지는 확인이 필요하다.

출처

• 보도 HarnessSQL Uses DeepSeek Harness to Lift an 8B Model to 45.2% on Spider 2.0-SQLite Pandaily

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