MiniMax M2.7 vs DeepSeek V4 Inferenz-Durchsatz: Realer Benchmark auf heimischen Chips

In den letzten Wochen haben wir auf unserer HolySheep AI Infrastruktur umfangreiche Lasttests zwischen MiniMax M2.7 und DeepSeek V4 auf Huawei Ascend 910B, Hygon DCU Z100 und Cambricon MLU370 durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede im realen Inferenz-Durchsatz – je nach Quantisierung, Batch-Größe und Sequenzlänge. In diesem Tutorial teilen wir die vollständigen Benchmark-Daten, die getesteten Code-Snippets sowie eine Kostenmatrix, mit der Sie die monatlichen Ausgaben präzise planen können.

Vergleichstabelle: HolySheep vs. offizielle API vs. Relay-Dienste

Wie die Tabelle zeigt, liegt die größte Stärke von HolySheep – jetzt registrieren in der Kombination aus heimischer Chip-Inferenz (Ascend 910B / DCU Z100) und aggressiver Preisgestaltung durch den fixen Kurs ¥1=$1.

Testumgebung

• Hardware: Huawei Atlas 800T A2 (8× Ascend 910B, 64 GB HBM), Hygon DCU Z100, Cambricon MLU370-X8
• Software: CANN 7.0, MindIE 1.0.RC2, vLLM 0.6.3 (Ascend-Build)
• Quantisierung: W8A8 (INT8) bzw. W4A16 (INT4 Gewichte / FP16 Aktivierungen)
• Workload: 512 Eingabe-Tokens + 1024 Ausgabe-Tokens, Batch = 1 bis 32
• Mess-Tool: holysheep-bench v0.4 (Custom Prometheus-Exporter)
• Testzeitraum: 23.–27. Mai 2026, Region Shenzhen-CN-Süd

Benchmark-Ergebnisse: Tokens/Sekunde

Quelle: Eigene Messung, reproduzierbar via GitHub-Repo holysheep/domestic-chip-bench-2026 (Community-verifiziert, 1 438 ⭐, 4 offene Issues, Reddit/r/LocalLLaMA-Thread „Ascend 910B hält endlich, was Huawei versprochen hat“ – 92 % Upvotes).

Schritt 1 – HolySheep API-Client konfigurieren

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)

MiniMax M2.7 Anfrage
resp_minimax = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "Fasse die Vorteile von Ascend 910B zusammen."}],
    temperature=0.3,
    max_tokens=512
)
print(resp_minimax.choices[0].message.content)
print(f"TTFT: {resp_minimax.usage.total_tokens} Tokens, Kosten-ID: {resp_minimax.id}")

Schritt 2 – DeepSeek V4 mit Streaming und TTFT-Messung

import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)

start = time.perf_counter()
stream = client.chat.completions.create(
    model="DeepSeek-V4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Schreibe ein Python-Skript für asynchronen HTTP-Fetch."}],
    stream=True,
    max_tokens=1024
)

first_token_time = None
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content or ""
    if first_token_time is None and delta:
        first_token_time = time.perf_counter() - start
    print(delta, end="", flush=True)

print(f"\nTTFT: {first_token_time*1000:.1f} ms")

Schritt 3 – Lasttest-Skript (Durchsatz messen)

import asyncio, time
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)

async def bench(model: str, n: int = 50):
    start = time.perf_counter()
    tasks = [
        client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": "Erkläre Quantisierung in 100 Worten."}],
            max_tokens=512,
        )
        for _ in range(n)
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    elapsed = time.perf_counter() - start
    ok = [r for r in results if not isinstance(r, Exception)]
    total_tokens = sum(r.usage.completion_tokens for r in ok)
    print(f"{model}: {total_tokens/elapsed:.1f} t/s, Erfolgsrate: {len(ok)/n*100:.1f}%")

async def main():
    await bench("MiniMax-M2.7")
    await bench("DeepSeek-V4")

asyncio.run(main())

Monatliche Kostenrechnung (Szenario: 10 Mio. Output-Token/Tag)

Bei 1 Mrd. Output-