MiniMax M3 428B · 芯片对比

MiniMax M3 428B — GB300 NVL72 vs MI355X

GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 MiniMax M3 428B 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。

AgentX 回放真实的编码 agent 会话，而不是固定长度的 prompt，因此上下文随轮次不断增长，每个请求的大部分内容由 cache 提供而无需重新计算。这让对比变成一个系统问题：跨节点的 KV 传输、prefix 感知路由与 cache 容量，都会与芯片原始吞吐量一同影响曲线。固定序列负载仍然是衡量 kernel 与芯片性能的干净基线，因此两种场景回答的是关于同一硬件的不同问题。进一步了解 AgentX →

在 4–336 tok/s/user 交互性区间的低端，即 MiniMax M3 428B 上以 87 tok/s/user 运行时：GB300 NVL72 达到 43977 tok/s/chip（$0.01/百万 token），MI355X 达到 5025（$0.08/百万）。GB300 NVL72 每 token 成本低 468%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 775%。

以 170 tok/s/user 为目标在 MiniMax M3 428B 上运行时，GB300 NVL72 产出 29819 tok/s/chip（每百万 token $0.02），MI355X 产出 5025（$0.08）。GB300 NVL72 每 token 成本低 285%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 493%。

在 MiniMax M3 428B 上以 253 tok/s/user 交互性运行时，GB300 NVL72 吞吐量为 16802 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.04；MI355X 吞吐量为 5025 tok/s/chip，成本 $0.08。GB300 NVL72 每 token 成本低 117%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 234%。（数据反映此 URL 的默认 agentic-traces · fp4 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)	GB300 NVL72:43977.3MI355X:5024.8	GB300 NVL72:29819.1MI355X:5024.8	GB300 NVL72:16801.8MI355X:5024.8
Cost ($/M tok)	GB300 NVL72:$0.015MI355X:$0.083	GB300 NVL72:$0.022MI355X:$0.083	GB300 NVL72:$0.038MI355X:$0.083
tok/s/MW	GB300 NVL72:20744003MI355X:2404233	GB300 NVL72:14065594MI355X:2404233	GB300 NVL72:7925389MI355X:2404233
Concurrency	GB300 NVL72:~120MI355X:~2	GB300 NVL72:~25MI355X:~2	GB300 NVL72:~23MI355X:~2

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 M3 428B • 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。