MiniMax M2.5/M2.7 · Chip 对比
MiniMax M2.5/M2.7 — H100 vs MI300X
H100（NVIDIA Hopper）与 MI300X（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。
H100 / MI300X 在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 54 tok/s/user 运行：715 / 966 tok/s/Chip，$0.45 / $0.27 每百万 token。MI300X 每 token 成本低 66%；MI300X 每 Chip 吞吐量高出 35%。
在 41–95 tok/s/user 交互性区间的中部，即 MiniMax M2.5/M2.7 上以 68 tok/s/user 运行时：H100 达到 482 tok/s/Chip（$0.67/百万 token），MI300X 达到 604（$0.44/百万）。MI300X 每 token 成本低 54%；MI300X 每 Chip 吞吐量高出 25%。
以 82 tok/s/user 为目标在 MiniMax M2.5/M2.7 上运行时，H100 产出 324 tok/s/Chip（每百万 token $1.00），MI300X 产出 351（$0.75）。MI300X 每 token 成本低 33%；MI300X 每 Chip 吞吐量高出 8%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/chip) | H100:714.6MI300X:965.9 | H100:482.0MI300X:603.6 | H100:323.9MI300X:350.7 |
| Cost ($/M tok) | H100:$0.455MI300X:$0.273 | H100:$0.674MI300X:$0.437 | H100:$1.003MI300X:$0.752 |
| tok/s/MW | H100:521623MI300X:694864 | H100:351807MI300X:434251 | H100:236414MI300X:252309 |
| Concurrency | H100:~53MI300X:~38 | H100:~29MI300X:~18 | H100:~16MI300X:~9 |
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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