TableGPT2-7B es un modelo de decodificador a gran escala desarrollado por la Universidad de Zhejiang, diseñado específicamente para manejar tareas intensivas en datos, especialmente la interpretación y el análisis de datos tabulares. Basado en la arquitectura Qwen2.5, y optimizado mediante preentrenamiento continuo (CPT) y ajuste fino supervisado (SFT), puede procesar consultas complejas de tablas y aplicaciones de inteligencia empresarial (BI). Admite consultas en chino y es adecuado para empresas e instituciones de investigación que necesitan procesar datos estructurados de manera eficiente. El modelo es actualmente de código abierto y gratuito; en el futuro, se podrían lanzar versiones más profesionales.