MiniMax M2.5/M2.7 · GPU 对比
MiniMax M2.5/M2.7 — B300 vs MI325X
B300（NVIDIA Blackwell）与 MI325X（AMD CDNA 3）在 MiniMax M2.5/M2.7 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。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 M2.5/M2.7 上以 46 tok/s/user 交互性运行时，B300 吞吐量为 5020 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.13；MI325X 吞吐量为 1643 tok/s/GPU，成本 $0.22。B300 每 token 成本低 68%；B300 每 GPU 吞吐量高出 206%。
B300 在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 65 tok/s/user 运行时达到 2770 tok/s/GPU（每百万 token $0.24）；MI325X 达到 757 tok/s/GPU（$0.48）。B300 每 token 成本低 100%；B300 每 GPU 吞吐量高出 266%。
MiniMax M2.5/M2.7 在 85 tok/s/user 交互性下的吞吐量：B300 为 1380 tok/s/GPU，MI325X 为 325。每百万 token 成本分别为 $0.47 和 $1.09。B300 每 token 成本低 132%；B300 每 GPU 吞吐量高出 325%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B300:5020.0MI325X:1642.6 | B300:2770.2MI325X:757.2 | B300:1379.5MI325X:324.7 |
| Cost ($/M tok) | B300:$0.129MI325X:$0.217 | B300:$0.240MI325X:$0.479 | B300:$0.472MI325X:$1.094 |
| tok/s/MW | B300:2313350MI325X:753479 | B300:1276587MI325X:347355 | B300:635730MI325X:148934 |
| Concurrency | B300:~455MI325X:~147 | B300:~101MI325X:~38 | B300:~34MI325X:~16 |
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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