**First community NVFP4 quantization** of google/gemma-4-26B-A4B-it — the Mixture-of-Experts variant of Gemma 4 with 25.2B total parameters and only 3.8B active per token. Tested on NVIDIA DGX Spark (128GB unified memory, GB10 Blackwell, SM 12.1). Model loads at 15.7 GiB — plenty of headroom for 65K+ context with FP8 KV cache. Gemma 4 MoE stores expert weights as **fused 3D tensors** (`nn.Parameter` of shape `[128, dim, dim]`) instead of individual `nn.Linear` modules. NVIDIA Model Optimizer (modelopt) only quantizes `nn.Linear` — it silently skips the 3D expert parameters, which are 91% of the model.
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* Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
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Bert is a Transformer Bidirectional Encoder based Architecture trained on MLM(Mask Language Modeling) objective bert-base-uncased finetuned on the emotion dataset using HuggingFace Trainer with below training parameters ```bibtex @misc{savani2021bertemotion, author = {Savani, Bhadresh}, title = {{bert-base-uncased-emotion: BERT Fine-tuned for Emotion Classification}}, year = {2021}, publisher = {Hugging Face}, doi = {10.57967/hf/XXXX}, url = {https://huggingface.co/bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion} }
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```bibtex @misc{savani2021robertaemotion, author = {Savani, Bhadresh}, title = {{roberta-base-emotion: RoBERTa Fine-tuned for Emotion Classification}}, year = {2021}, publisher = {Hugging Face}, doi = {10.57967/hf/XXXX}, url = {https://huggingface.co/bhadresh-savani/roberta-base-emotion} } * Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
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**BharatGen** presents **Param-2-17B-MoE-A2.4B**, a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model designed to deliver high model capacity while retaining the inference efficiency of a much smaller dense model. It uses a **Hybrid MoE architecture** with **17B total parameters**, while activating only **2.4B parameters per token**. The model is pretrained from scratch, with a strong emphasis on **linguistic diversity**, **cultural grounding**, and **multilingual representation**, particularly for Indian languages. It is released as an **early post-training checkpoint** with advanced capabilities including reasoning, tool calling, mathematics, and code generation, making it suitable for diverse downstream applications and further fine-tuning. This broad language coverage enables stronger performance on **region-specific tasks** and promotes **inclusive representation** of India’s diverse and underrepresented linguistic communities.
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