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MiniMax M2.5/M2.7 · 芯片对比

MiniMax M2.5/M2.7 — GB300 NVL72 与 MI300X

对比 GB300 NVL72(NVIDIA Blackwell)与 MI300X(AMD CDNA 3)在 MiniMax M2.5/M2.7 上的 AI 推理基准测试结果,涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标,操作方式与主推理图表相同。

将 MiniMax M2.5/M2.7 的目标交互性设为 39 tok/s/user 时,GB300 NVL72 的吞吐量为 12484 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.05;MI300X 的吞吐量为 1517 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.17。GB300 NVL72 的成本效率高出 238%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 723%。

当 MiniMax M2.5/M2.7 的目标交互性为 54 tok/s/user 时,GB300 NVL72 的吞吐量为 8398 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.08;MI300X 的吞吐量为 1311 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.20。GB300 NVL72 的成本效率高出 163%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 541%。

在 MiniMax M2.5/M2.7 的 69 tok/s/user 运行点,GB300 NVL72 的吞吐量为 4972 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.13;MI300X 的吞吐量为 1028 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.26。GB300 NVL72 的成本效率高出 99%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 383%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp8 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)

查看每美元性能对比 →

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)
GB300 NVL72:12484.2MI300X:1517.0
GB300 NVL72:8398.4MI300X:1310.9
GB300 NVL72:4972.4MI300X:1028.5
成本($/M tok)
GB300 NVL72:$0.051MI300X:$0.174
GB300 NVL72:$0.076MI300X:$0.201
GB300 NVL72:$0.129MI300X:$0.257
tok/s/MW
GB300 NVL72:5888764MI300X:1091393
GB300 NVL72:3961488MI300X:943119
GB300 NVL72:2345469MI300X:739905
并发数
GB300 NVL72:~613MI300X:~10
GB300 NVL72:~222MI300X:~5
GB300 NVL72:~63MI300X:~4

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
8K / 1K
图表配置
交互性
对比历史趋势

MiniMax M2.5/2.7 230B 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性

成本层级:
自有 - 超大规模云大批量
来源:
SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr: 3.61 1.17 1.22 1.73 2.26 1.86 2.31 0.95 1.1 1.5 0.68 1.27 1.03

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。

暂无数据

有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。

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