MiniMax M3 428B · 每美元性能

MiniMax M3 428B — GB200 NVL72 vs GB300 NVL72 每美元性能

GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）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。

AgentX 回放真实的编码 agent 会话，而不是固定长度的 prompt，因此上下文随轮次不断增长，每个请求的大部分内容由 cache 提供而无需重新计算。这让对比变成一个系统问题：跨节点的 KV 传输、prefix 感知路由与 cache 容量，都会与芯片原始吞吐量一同影响曲线。固定序列负载仍然是衡量 kernel 与芯片性能的干净基线，因此两种场景回答的是关于同一硬件的不同问题。进一步了解 AgentX →

芯片定价（所属云服务商）： GB200 NVL72 $1.86/chip/hr · GB300 NVL72 $2.31/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.

查看完整延迟与吞吐量对比 →

MiniMax M3 428B：GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 在相同交互性水平下的每百万 token 成本 — GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 在此对比默认工作负载下的每百万 token 成本。成本越低表示每美元性能越高。

当前默认模型在此芯片组合上没有可用的插值每 token 成本数据。请使用下方图表控件选择一个两款芯片均有基准测试数据的模型和精度。

推理性能

不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。

模型

场景

精度

Y 轴指标

芯片配置

每百万总 token 成本（自有 - 超大规模） vs. 交互性

MiniMax M3 428B • FP4 • 8K / 1K • 来源：SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr： H100: 1.17H200: 1.22B200: 1.73B300: 2.26GB200: 1.86GB300: 2.31MI300X: 0.95MI325X: 1.1MI355X: 1.5RTX6000PRO: 0.68

来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。

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