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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 — B300 vs GB300 NVL72

B300（NVIDIA Blackwell）与 GB300 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。

B300 / GB300 NVL72 在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 61 tok/s/user 运行：2968 / 10636 tok/s/chip，$0.21 / $0.06 每百万 token。GB300 NVL72 每 token 成本低 251%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 258%。

在 24–173 tok/s/user 交互性区间的中部，即 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 99 tok/s/user 运行时：B300 达到 1731 tok/s/chip（$0.36/百万 token），GB300 NVL72 达到 1785（$0.36/百万）。每 token 成本基本持平；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 3%。

以 136 tok/s/user 为目标在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上运行时，B300 产出 783 tok/s/chip（每百万 token $0.80），GB300 NVL72 产出 876（$0.73）。GB300 NVL72 每 token 成本低 9%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 12%。 （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)
B300:2968.0GB300 NVL72:10636.5
B300:1731.4GB300 NVL72:1785.3
B300:783.1GB300 NVL72:876.2
Cost ($/M tok)
B300:$0.212GB300 NVL72:$0.060
B300:$0.363GB300 NVL72:$0.359
B300:$0.802GB300 NVL72:$0.732
tok/s/MW
B300:1562093GB300 NVL72:5017202
B300:911253GB300 NVL72:842121
B300:412168GB300 NVL72:413316
Concurrency
B300:~22GB300 NVL72:~1330
B300:~8GB300 NVL72:~74
B300:~3GB300 NVL72:~28

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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