MiniMax M3 428B · 每美元性能

MiniMax M3 428B — H100 vs H200 每美元性能

H100NVIDIA Hopper)与 H200NVIDIA Hopper)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

在 7–54 tok/s/user 交互性区间的低端——即 18 tok/s/user 处——H100 运行 MiniMax M3 428B 每百万 token 成本为 $0.57,H200 为 $0.08。H200 便宜 654%。

在 MiniMax M3 428B 上以 30 tok/s/user 运行时,每百万 token 成本分别为:H100 $0.57、H200 $0.12;H200 每美元多产出 371% 的 token。

在 MiniMax M3 428B 上以 42 tok/s/user 运行时,H100 每百万 token 成本为 $0.57,H200 为 $0.24。H200 在此工作点上的成本效率高出 140%。 (数据反映此 URL 的默认 agentic-traces · 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。)

芯片定价(所属云服务商): H100 $1.17/chip/hr · H200 $1.22/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:H100 与 H200 在相同交互性水平下的每百万 token 成本
H100 与 H200 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。
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)
每百万 token 美元成本
H100:$0.572H200:$0.076
H100:$0.572H200:$0.121
H100:$0.572H200:$0.238
Concurrency
H100:~1H200:~14
H100:~1H200:~7
H100:~1H200:~3

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。

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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