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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 与 GB300 NVL72

对比 B200(NVIDIA Blackwell)与 GB300 NVL72(NVIDIA Blackwell)在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上的 AI 推理基准测试结果,涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标,操作方式与主推理图表相同。

当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 63 tok/s/user 时,B200 与 GB300 NVL72 的吞吐量分别为 3775 和 10203 tok/s/chip,每百万 token 成本分别为 $0.13 和 $0.06。GB300 NVL72 的成本效率高出 102%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 170%。

以 103 tok/s/user 为目标运行 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 时,B200 的吞吐量为 1594 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.30;GB300 NVL72 的吞吐量为 1685 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.38。B200 的成本效率高出 26%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 6%。

143 tok/s/user 接近 24–182 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点,B200 运行 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的吞吐量为 601 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.80;GB300 NVL72 的吞吐量为 731 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.88。B200 的成本效率高出 10%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 22%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)

查看每美元性能对比 →

数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
指标
交互性(tok/s/user)
交互性(tok/s/user)
交互性(tok/s/user)
吞吐量(tok/s/chip)
B200:3775.2GB300 NVL72:10202.8
B200:1594.1GB300 NVL72:1684.6
B200:601.3GB300 NVL72:731.1
成本($/M tok)
B200:$0.127GB300 NVL72:$0.063
B200:$0.301GB300 NVL72:$0.381
B200:$0.799GB300 NVL72:$0.878
tok/s/MW
B200:2207698GB300 NVL72:4812653
B200:932248GB300 NVL72:794621
B200:351648GB300 NVL72:344856
并发数
B200:~235GB300 NVL72:~1202
B200:~45GB300 NVL72:~68
B200:~4GB300 NVL72:~26

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。

基准测试配置
8K / 1K
图表配置
交互性
对比历史趋势

Kimi K2.5/2.6/2.7-Code 1T 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性

成本层级:
自有 - 超大规模云大批量
来源:
SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr: 3.61 1.17 1.22 1.73 2.26 1.86 2.31 0.95 1.1 1.5 0.68 1.27 1.03

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。

暂无数据

有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。

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