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Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T · 芯片对比

Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B200 vs GB200 NVL72

B200（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 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。

以 64 tok/s/user 为目标在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上运行时，B200 产出 3754 tok/s/chip（每百万 token $0.13），GB200 NVL72 产出 8980（$0.06）。GB200 NVL72 每 token 成本低 122%；GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 139%。

在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 103 tok/s/user 交互性运行时，B200 吞吐量为 1594 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.30；GB200 NVL72 吞吐量为 1545 tok/s/chip，成本 $0.33。B200 每 token 成本低 11%；B200 每芯片吞吐量高出 3%。

B200 在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 141 tok/s/user 运行时达到 623 tok/s/chip（每百万 token $0.77）；GB200 NVL72 达到 733 tok/s/chip（$0.70）。GB200 NVL72 每 token 成本低 9%；GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 18%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · 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)
B200:3753.8GB200 NVL72:8979.7
B200:1594.1GB200 NVL72:1545.4
B200:622.7GB200 NVL72:732.9
Cost ($/M tok)
B200:$0.128GB200 NVL72:$0.058
B200:$0.301GB200 NVL72:$0.334
B200:$0.772GB200 NVL72:$0.705
tok/s/MW
B200:2195224GB200 NVL72:4801979
B200:932248GB200 NVL72:826425
B200:364180GB200 NVL72:391932
Concurrency
B200:~204GB200 NVL72:~1203
B200:~45GB200 NVL72:~167
B200:~2GB200 NVL72:~27

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

Kimi K2.5/2.6/2.7-Code 1T • 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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