InferenceX
EN
MiniMax M2.5/M2.7 · 芯片对比

MiniMax M2.5/M2.7 — GB200 NVL72 vs GB300 NVL72

GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）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 48 tok/s/user 交互性运行时，GB200 NVL72 吞吐量为 8970 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.06；GB300 NVL72 吞吐量为 9393 tok/s/chip，成本 $0.07。GB200 NVL72 每 token 成本低 19%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 5%。

GB200 NVL72 在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 65 tok/s/user 运行时达到 5557 tok/s/chip（每百万 token $0.09）；GB300 NVL72 达到 5573 tok/s/chip（$0.12）。GB200 NVL72 每 token 成本低 24%；每芯片吞吐量基本持平。

MiniMax M2.5/M2.7 在 83 tok/s/user 交互性下的吞吐量：GB200 NVL72 为 3120 tok/s/chip，GB300 NVL72 为 3547。每百万 token 成本分别为 $0.17 和 $0.18。GB200 NVL72 每 token 成本低 9%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 14%。 （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)
GB200 NVL72:8969.9GB300 NVL72:9393.1
GB200 NVL72:5556.6GB300 NVL72:5573.4
GB200 NVL72:3120.4GB300 NVL72:3546.8
Cost ($/M tok)
GB200 NVL72:$0.058GB300 NVL72:$0.068
GB200 NVL72:$0.093GB300 NVL72:$0.115
GB200 NVL72:$0.166GB300 NVL72:$0.181
tok/s/MW
GB200 NVL72:4796740GB300 NVL72:4430716
GB200 NVL72:2971457GB300 NVL72:2628982
GB200 NVL72:1668687GB300 NVL72:1673039
Concurrency
GB200 NVL72:~146GB300 NVL72:~136
GB200 NVL72:~64GB300 NVL72:~64
GB200 NVL72:~27GB300 NVL72:~48

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。

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。

No data available

Please change the model, sequence, precision, date range or chip selection.

Shift+Scroll to zoom • Drag to pan • Double-click to reset • Click a point to pin tooltip