TableGPT2-7B est un modèle de décodeur à grande échelle développé par l'Université de Zhejiang, spécialement conçu pour le traitement de tâches à forte intensité de données, en particulier l'interprétation et l'analyse de données tabulaires. Ce modèle, basé sur l'architecture Qwen2.5, optimisé par pré-entraînement continu (CPT) et réglage fin supervisé (SFT), est capable de gérer des requêtes tabulaires complexes et des applications de business intelligence (BI). Il prend en charge les requêtes en chinois et convient aux entreprises et aux organismes de recherche ayant besoin d'un traitement efficace des données structurées. Le modèle est actuellement open source et gratuit, des versions plus professionnelles pourraient être proposées ultérieurement.