MiniMax M2.5/M2.7 · 每美元性能
MiniMax M2.5/M2.7 — H100 vs MI300X 每美元性能
H100（NVIDIA Hopper）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 MiniMax M2.5/M2.7 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
将 MiniMax M2.5/M2.7 推至 53 tok/s/user 时，H100 每百万 token 成本为 $0.48，MI300X 为 $0.31——MI300X 领先 55%。
H100：每百万 token $0.72。MI300X：$0.50。均在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 67 tok/s/user 运行，MI300X 便宜 46%。
在 40–95 tok/s/user 交互性区间的高端——即 82 tok/s/user 处——H100 运行 MiniMax M2.5/M2.7 每百万 token 成本为 $1.04，MI300X 为 $0.88。MI300X 便宜 19%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
GPU 定价（所属云服务商）： H100 $1.30/GPU/hr · MI300X $1.12/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | H100:$0.483MI300X:$0.311 | H100:$0.724MI300X:$0.495 | H100:$1.044MI300X:$0.881 |
| Concurrency | H100:~57MI300X:~41 | H100:~30MI300X:~19 | H100:~8MI300X:~9 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
厂商:
聚合模式:
投机解码: