MiniMax M3 428B · 每美元性能
MiniMax M3 428B — B300 vs MI325X 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 MI325X（AMD CDNA 3）在 MiniMax M3 428B 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。
在 MiniMax M3 428B 上以 54 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.18，MI325X 为 $0.58。B300 在此工作点上的成本效率高出 223%。
B300 在 MiniMax M3 428B 上以 97 tok/s/user 运行时领先于 MI325X——每百万 token 成本 $0.46 对 $1.51，差距达 226%。
将 MiniMax M3 428B 推至 139 tok/s/user 时，B300 每百万 token 成本为 $0.57，MI325X 为 $2.66——B300 领先 367%。 （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。）
Chip 定价（所属云服务商）： B300 $2.26/chip/hr · MI325X $1.10/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 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 | B300:$0.179MI325X:$0.580 | B300:$0.462MI325X:$1.505 | B300:$0.570MI325X:$2.663 |
| Concurrency | B300:~269MI325X:~43 | B300:~42MI325X:~9 | B300:~18MI325X:~4 |
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。
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