MiniMax M3 428B · 投机解码

B300 FP8:启用 M3 EAGLE 与关闭投机解码的对比

B300 FP8NVIDIA Blackwell)上运行 MiniMax M3 428B 时,对比启用 M3 EAGLE和关闭投机解码两种配置的表现,涵盖不同 LLM 工作负载下的吞吐量、成本和交互性。可通过下方图表控件切换序列长度和指标,操作方式与主推理图表相同。

MTP 接受率不宜跨引擎直接比较

不同推理引擎统计 MTP 接受率的口径并不一致,因此同一条曲线上来自不同引擎的数据点不可直接比较。在交互性相同的情况下,吞吐量和成本差异可能来自引擎本身,并不完全代表投机解码带来的收益。跨引擎对比时请谨慎解读。

在 B300 FP8 上运行 MiniMax M3 428B,目标交互性设为 63 tok/s/user:启用 M3 EAGLE 时,吞吐量为 3329 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.19;关闭投机解码时,吞吐量为 1299 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.48。M3 EAGLE 的成本效率高出 156%;M3 EAGLE 的单芯片吞吐量高出 156%。投机解码通过接受 draft token 降低每 token 延迟;收益因工作负载和 prompt 分布而异。

MiniMax M3 428B 在 B300 FP8 上的目标交互性设为 105 tok/s/user:启用 M3 EAGLE 时,吞吐量为 1188 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.53;关闭投机解码时,吞吐量为 565 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $1.11。M3 EAGLE 的成本效率高出 110%;M3 EAGLE 的单芯片吞吐量高出 110%。draft token 接受率决定了在给定并发数下,投机解码是提升性能还是拖累性能。

在 B300 FP8 上运行 MiniMax M3 428B,目标交互性设为 148 tok/s/user:启用 M3 EAGLE 时,吞吐量为 1065 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.59;关闭投机解码时,吞吐量为 225 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $2.79。M3 EAGLE 的成本效率高出 373%;M3 EAGLE 的单芯片吞吐量高出 373%。投机解码会增加 draft token 的计算量,以减少解码步数;收益取决于序列长度和批大小。 (以上数据基于此 URL 固定的 1k/1k · fp8 工作负载;切换序列长度或模型后,表格和图表会同步更新。表格始终使用本页指定的精度,控件中的精度选项只影响图表。)

MiniMax M3 428B:B300 FP8 上两种配置(启用 M3 EAGLE、关闭投机解码)在相同交互性水平下的对比
B300 FP8 上两种配置(启用 M3 EAGLE、关闭投机解码)的对比(默认工作负载)。
数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
指标
交互性(tok/s/user)
交互性(tok/s/user)
交互性(tok/s/user)
吞吐量(tok/s/chip)
启用 M3 EAGLE:3328.8关闭投机解码:1299.2
启用 M3 EAGLE:1187.8关闭投机解码:565.1
启用 M3 EAGLE:1065.5关闭投机解码:225.2
成本($/M tok)
启用 M3 EAGLE:$0.189关闭投机解码:$0.483
启用 M3 EAGLE:$0.529关闭投机解码:$1.111
启用 M3 EAGLE:$0.589关闭投机解码:$2.788
tok/s/MW
启用 M3 EAGLE:1751981关闭投机解码:683765
启用 M3 EAGLE:625173关闭投机解码:297436
启用 M3 EAGLE:560778关闭投机解码:118512
并发数
启用 M3 EAGLE:~117关闭投机解码:~85
启用 M3 EAGLE:~34关闭投机解码:~21
启用 M3 EAGLE:~16关闭投机解码:~7

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。

基准测试配置