GPT-6.1-SOL vs GLM-5.3：AI生成SQL能安全回滚吗？

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摘要

数据库结构与数据迁移是高风险的工程场景，单次脚本执行失误就可能引发线上数据损坏。当前大量开发者直接依靠大模型生成迁移SQL，但缺少一套标准化、可复现的评测流程，仅依靠单次执行结果判定模型优劣，结论不具备参考价值。本文搭建一套面向数据库迁移任务的AI模型评测体系，核心观测指标锁定可回滚率与测试通过率，规定在隔离数据库环境内，针对PostgreSQL与MySQL两类主流数据库重复执行迁移任务；同时固定Prompt、运行环境、日志采集策略与快照哈希校验规则，定义6项可量化评估指标，用于客观对比 gpt-6.1-sol 与 glm-5.3 在数据库迁移场景下的稳定性。整套方案明确了评测链路、样本设计、日志留存规范、指标计算公式与CI准入门槛，同时说明：在缺少完整复现日志、同环境对照数据的前提下，不能直接判定两款模型孰优孰劣。

一、前置共识：单次运行结果不具备对比效力

很多工程团队拿到一份模型输出的迁移脚本，跑通一次就认定该模型更适合数据库迁移场景。这种评估方式存在严重抽样偏差。数据库容器初始化、实例状态、缓存、随机采样都会影响单次生成效果，一次成功只代表本次样本命中理想输出，不能证明模型稳定可靠。

针对不同业务场景，模型选型的前置约束存在明显差异，下表梳理了不同场景下的评测原则：

数据库迁移的特殊性决定了稳定性优先于单次效果，所以整套评测方案采用多轮重复测试、独立隔离实例的设计思路，规避运气因素对评测结论的干扰。

二、评测样本与任务范围设计

基准测试集一共包含30项数据库迁移任务，PostgreSQL、MySQL各分配15项；每一个任务重复执行5轮，单个模型一共完成150次独立生成与执行流程。所有任务覆盖数据库迁移里高频且风险较高的操作，不止包含常规表结构新增，同时覆盖容易出现缺陷的变更场景：

1. 非空字段新增，以及历史存量数据回填操作；
2. 在线创建索引、删除索引；
3. 枚举类型升级、版本回滚；
4. 外键、复合唯一约束调整；
5. 字段重命名，变更前后默认值适配；
6. PostgreSQL 和 MySQL 数据库方言隔离适配。

整套评测链路有一条硬性规则：两个模型使用完全独立的数据库容器、独立执行链路，不能将两个模型产出的脚本汇入同一个数据库节点执行。一旦共享实例，前一次脚本对库结构的修改，会污染后续任务的基线状态，对比结果直接失效。

评测流量的接入层可以使用聚合网关、中转平台，koalaapi 可作为候选请求入口之一。评测阶段必须固定模型标识、访问区域、超时阈值、重试策略、Prompt模板、输入文件、数据库镜像资源；所有参数对两个模型保持一致，分别分配独立的request ID。如果给一个模型提供完整Schema，另一个仅提供文字需求描述，变量不对齐，对比结果完全失去意义。

每一轮执行，系统都需要持久化保存全部审计材料，用于事后复现、问题定位：

• 原始Prompt、输入文件以及对应的哈希值；
• 实际生效的Prompt、目标Model ID；
• 请求ID、调用时间戳；
• 模型原始完整输出文本；
• 数据库镜像名称、镜像哈希摘要；
• up.sql脚本、测试用例、down.sql回滚脚本的完整运行日志；
• 进程退出码、报错堆栈、超时记录；
• 重试次数、每一次重试的触发原因；
• 输入Token、输出Token消耗、计费账单；
• 执行前后Schema快照、全量数据快照的哈希值。

三、六大核心评测指标定义与计算规则

本方案定义6项量化指标，所有指标都有明确的计算口径与判定边界，规避主观判断。

成本计算不能只看单次请求账单，完整计算公式如下：

单次请求成本
= 输入Token × 输入单价
+ 输出Token × 输出单价
+ 其他可计费项目

总成本
= ∑ 单次请求成本

单次成功成本
= 总成本 ÷ 最终成功任务数

本次方案配套素材没有提供两款模型可核验的输入输出单价、真实Token账单，因此成本指标暂时无法填入具体金额，正式评测必须以评测周期内服务商返回的真实账单为准，不允许直接使用估算价格替代。

四、评测结果表说明：当前阶段不生成排名

从模型目录信息来看，gpt-6.1-sol 和 glm-5.3 都在可用模型列表内，但目录收录不等于模型已经通过数据库迁移专项验证。缺少可溯源的目录链接、查询时间、响应快照、版本编号，目录记录仅能证明模型标识存在，不能当作独立核验证据。

这张表格现阶段不存在第一名，也无法划分梯队，两个模型仅归类为「已录入目录、可进入测试池，暂无法判定优劣」。很多公开的编程评测只贴代码截图，不放出数据库版本、失败样本、回滚日志、重试记录。缺失这些材料，读者无法复现实验，也分不清高分来自模型本身能力、环境配置，还是人工后期修正。

4.1 迁移脚本通过的四层校验标准

一份迁移脚本想要判定为合格，需要连续通过四层检查，只看脚本能否执行通过是远远不够的：

1. 无人工修改前提下，up.sql 正常执行，不抛出语法错误、运行时异常；
2. 业务数据约束、索引、外键、唯一键全部满足预期，数据完整性校验通过；
3. 执行down.sql回滚脚本后，数据库Schema、存量数据完全回归基线快照；
4. 多次重试、多轮采样下，输出稳定，不会随机出现破坏性语句。

Agent模式下的上下文拼接、后台轮询、工具调用逻辑会带来额外风险：后台轮询持续占用Token，每一次stdin写入都会触发完整API请求，这类问题不会直接体现在SQL语法上，但会拉高整体成本、放大延迟。这类问题属于编排层缺陷，不能直接等同于模型本身的缺陷。

在接入koalaapi这类网关平台做对照实验时，必须对齐平台侧配置。网关侧的排队策略、限流、重试逻辑、流式传输、缓存策略都会影响TTFT和总耗时指标，评测需要从客户端发起请求时开始计时，不能只采集模型后端内部耗时。

五、落地选型建议与CI准入门槛设计

如果是小规模预筛选，可以优先挑选6项高风险任务做小样本快速筛选，快速淘汰明显不合格的模型，但是小样本筛选不能替代完整评测流程。高风险任务清单：

1. 存量非空字段回填；
2. 枚举字段版本修改；
3. 在线并发场景索引变更；
4. 外键、复合索引调整；
5. 字段重命名与默认值迁移；
6. 变更失败场景下完整回滚。

一旦模型生成的脚本要执行不可逆的数据变更，必须暂停自动执行流程，转入人工审核环节。团队正式接入网关调用模型时，无论选用哪一个中转平台，评测过程中都必须留存这些审计字段：

• 平台名称、请求入口标识
• request ID
• Model ID
• 输入、输出Token消耗
• 完整请求报文与响应报文
• 重试次数、重试触发原因
• 工具调用记录
• 模型输出的最终SQL
• 实际扣费账单
• 客户端侧采集的时间指标

不同平台返回的模型版本、量化方案、推理后端配置可能存在差异，不能直接把不同网关的测试结果合并，当成同一个模型的表现数据。

针对数据库迁移场景，可配置一套严格的CI门禁阈值，线上迁移任务必须满足门槛才放行：

这里的100%是面向生产上线的硬性门禁标准，不代表gpt-6.1-sol或者glm-5.3天然可以稳定达到该水平。数据库迁移和普通页面组件生成完全不同，哪怕90%的正确率，剩下10%的缺陷都有可能造成不可逆的数据损坏。

六、总结

数据库迁移属于高风险的结构化代码生成场景，评测的核心不是看模型单次能不能跑出可用SQL，而是整套链路能不能做到可验证、可复现、可回滚。
截至2026年10月22日，gpt-6.1-sol 和 glm-5.3 都在模型目录内可调用，但缺少统一环境下完整的执行日志、回滚结果、延迟数据、计费账单，现阶段没有充足证据证明其中某一个模型在数据库迁移场景具备明显优势。

一套可信的评测链路，必须走完完整闭环：搭建隔离数据库环境、初始化基线Schema与种子数据、调用模型生成脚本、执行up迁移脚本、运行业务校验用例、执行down回滚脚本、比对前后快照哈希、汇总延迟与成本账单。代码可以被模型生成，但是迁移脚本的安全不能只交给模型判断；up脚本能跑通，不等于down脚本可以正常回滚。对数据库迁移工程来说，可回滚能力，是比单次通过率更加核心的指标。