在大型集团的数字化实践中，BI 看板解决了“看数”的问题，但无法解决“问数”的即时性。业务人员（如置业顾问、项目总、财务经理）往往有大量碎片的、非标的数据需求。Text2SQL Agent 的使命，就是将这些自然语言需求转化为精准的 SQL 逻辑。如何定义一套符合企业经营逻辑的“考卷”？

这是 Text2SQL 路径中最基础的Baseline（基准线）。它的特点是“单向、线性、无反馈”。

不要让一个 7B 的模型去干 70B 的活。承认模型边界：Qwen2.5-7B 的“舒适区”是简单报表和双表关联。场景收敛：通过 Python 节点强制限制使用范围。熔断与降级：幻觉消除不了，就拦截需求，转人工处理。

在中，DeepSeek-V3.2 以 0.1 元/1M Tokens 的地板价拿到了满分。但在追求本次测评我们选取了，使用相同的 10 道 Benchmark 考题进行测试。

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