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找到 20 个运行配置组合

计数为运行配置组合（模型 + 硬件 + 框架 + 量化的聚合），同一组合的多次实测已合并；原始次数见各结果的来源行。

模型MiniMax-M3

MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5080 SUPER · 24GB · SGLang

其他

今天

4 tok/s

Decode

30 tok/s

Prefill

3.33 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS SGLang 0.4.4 Flash Attention

来源：其他 · 1 次实测 · 1 个独立来源

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5080 SUPER · 24GB · SGLang

其他

今天

5.3 tok/s

Decode

39.8 tok/s

Prefill

2.51 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5080 SUPER · 24GB · vLLM

其他

今天

4.1 tok/s

Decode

30.7 tok/s

Prefill

3.26 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS vLLM 0.7.3 Flash Attention

来源：其他 · 1 次实测 · 1 个独立来源

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5080 SUPER · 24GB · vLLM

其他

今天

5.5 tok/s

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41.3 tok/s

Prefill

2.42 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 SUPER · 18GB · SGLang

其他

今天

3.2 tok/s

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24 tok/s

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4.17 s

TTFT

18 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 SUPER · 18GB · SGLang

其他

今天

4.2 tok/s

Decode

31.5 tok/s

Prefill

3.17 s

TTFT

18 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 SUPER · 18GB · vLLM

其他

今天

3.3 tok/s

Decode

24.8 tok/s

Prefill

4.03 s

TTFT

18 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 SUPER · 18GB · vLLM

其他

今天

4.4 tok/s

Decode

33 tok/s

Prefill

3.03 s

TTFT

18 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 Ti · 16GB · SGLang

其他

今天

3.2 tok/s

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24 tok/s

Prefill

4.17 s

TTFT

16 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 Ti · 16GB · SGLang

其他

今天

4.2 tok/s

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31.5 tok/s

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3.17 s

TTFT

16 GB

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配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 Ti · 16GB · vLLM

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今天

3.3 tok/s

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24.8 tok/s

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4.03 s

TTFT

16 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5070 Ti · 16GB · vLLM

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今天

4.4 tok/s

Decode

33 tok/s

Prefill

3.03 s

TTFT

16 GB

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

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NVIDIA RTX 5090 · 32GB · SGLang

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6.4 tok/s

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48 tok/s

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2.08 s

TTFT

32 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5090 · 32GB · SGLang

其他

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8.5 tok/s

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63.8 tok/s

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1.57 s

TTFT

32 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 5090 · 32GB · vLLM

其他

今天

6.6 tok/s

Decode

49.5 tok/s

Prefill

2.02 s

TTFT

32 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 5090 · 32GB · vLLM

其他

今天

8.8 tok/s

Decode

66 tok/s

Prefill

1.52 s

TTFT

32 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ4_XS

L0 自报

NVIDIA RTX 4090 · 24GB · SGLang

其他

今天

3.6 tok/s

Decode

27 tok/s

Prefill

3.7 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS SGLang 0.4.4 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 4090 · 24GB · SGLang

其他

今天

4.8 tok/s

Decode

36 tok/s

Prefill

2.78 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S SGLang 0.4.4 Flash Attention

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L0 自报

NVIDIA RTX 4090 · 24GB · vLLM

其他

今天

3.7 tok/s

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27.8 tok/s

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3.6 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ4_XS vLLM 0.7.3 Flash Attention

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MiniMax-M3 · IQ3_S

L0 自报

NVIDIA RTX 4090 · 24GB · vLLM

其他

今天

5 tok/s

Decode

37.5 tok/s

Prefill

2.67 s

TTFT

24 GB

VRAM

配置（最近一次实测）
Linux CUDA 12.6 IQ3_S vLLM 0.7.3 Flash Attention

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