GB300 NVL72 FP8：启用 M3 EAGLE 与关闭投机解码的对比
在 GB300 NVL72 FP8（NVIDIA 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。
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 GB300 NVL72 FP8 上运行 MiniMax M3 428B，目标交互性设为 94 tok/s/user：启用 M3 EAGLE 时，吞吐量为 12034 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；关闭投机解码时，吞吐量为 2594 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.25。M3 EAGLE 的成本效率高出 364%；M3 EAGLE 的单芯片吞吐量高出 364%。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 GB300 NVL72 FP8 上的目标交互性设为 126 tok/s/user：启用 M3 EAGLE 时，吞吐量为 4542 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.14；关闭投机解码时，吞吐量为 1306 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.49。M3 EAGLE 的成本效率高出 248%；M3 EAGLE 的单芯片吞吐量高出 248%。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 GB300 NVL72 FP8 上运行 MiniMax M3 428B，目标交互性设为 159 tok/s/user：启用 M3 EAGLE 时，吞吐量为 2876 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.22；关闭投机解码时，吞吐量为 655 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.98。M3 EAGLE 的成本效率高出 339%；M3 EAGLE 的单芯片吞吐量高出 339%。投机解码会增加 draft token 的计算量，以减少解码步数；收益取决于序列长度和批大小。 （以上数据基于此 URL 固定的 8k/1k · fp8 工作负载；切换序列长度或模型后，表格和图表会同步更新。表格始终使用本页指定的精度，控件中的精度选项只影响图表。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | 启用 M3 EAGLE:12034.4关闭投机解码:2593.8 | 启用 M3 EAGLE:4542.4关闭投机解码:1306.4 | 启用 M3 EAGLE:2875.7关闭投机解码:654.7 |
| 成本（$/M tok） | 启用 M3 EAGLE:$0.053关闭投机解码:$0.247 | 启用 M3 EAGLE:$0.141关闭投机解码:$0.491 | 启用 M3 EAGLE:$0.223关闭投机解码:$0.980 |
| tok/s/MW | 启用 M3 EAGLE:5676591关闭投机解码:1223512 | 启用 M3 EAGLE:2142652关闭投机解码:616238 | 启用 M3 EAGLE:1356463关闭投机解码:308827 |
| 并发数 | 启用 M3 EAGLE:~579关闭投机解码:~67 | 启用 M3 EAGLE:~59关闭投机解码:~24 | 启用 M3 EAGLE:~24关闭投机解码:~10 |
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。