MiniMax M2.5/M2.7 · 芯片对比

MiniMax M2.5/M2.7 — B200 vs MI355X

B200（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）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 14–110 tok/s/user 交互性区间的低端，即 MiniMax M2.5/M2.7 上以 37 tok/s/user 运行时：B200 达到 10432 tok/s/chip（$0.05/百万 token），MI355X 达到 5356（$0.08/百万）。B200 每 token 成本低 69%；B200 每芯片吞吐量高出 95%。

以 62 tok/s/user 为目标在 MiniMax M2.5/M2.7 上运行时，B200 产出 5345 tok/s/chip（每百万 token $0.09），MI355X 产出 3138（$0.13）。B200 每 token 成本低 48%；B200 每芯片吞吐量高出 70%。

在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 86 tok/s/user 交互性运行时，B200 吞吐量为 3213 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.15；MI355X 吞吐量为 1954 tok/s/chip，成本 $0.21。B200 每 token 成本低 43%；B200 每芯片吞吐量高出 64%。（数据反映此 URL 的默认 8k/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。）

查看每美元性能对比 →

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)	B200:10432.3MI355X:5355.6	B200:5345.3MI355X:3138.1	B200:3212.7MI355X:1953.9
Cost ($/M tok)	B200:$0.046MI355X:$0.078	B200:$0.090MI355X:$0.133	B200:$0.150MI355X:$0.213
tok/s/MW	B200:6100788MI355X:2562481	B200:3125935MI355X:1501464	B200:1878801MI355X:934901
Concurrency	B200:~777MI355X:~67	B200:~62MI355X:~11	B200:~25MI355X:~5

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。

模型

场景

Y 轴指标

芯片配置

每 1 美元可购买的总 token 数（自有 - Neocloud Giant） vs. 交互性

MiniMax M2.5/2.7 230B • FP4 • 8K / 1K • 来源：SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr： VR200: 3.61H100: 1.55H200: 1.59B200: 2.07B300: 2.52GB200: 2.26GB300: 2.79MI300X: 1.16MI325X: 1.32MI355X: 2.09RTX6000PRO: 0.75Jalapeño (Teacup): 1.56

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。

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¹ ATOM 引擎前景可期，但尚未用于生产环境 token 服务，仍处于早期阶段。