GLM 5/5.1 · 每美元性能
GLM 5/5.1 — B200 vs GB300 NVL72 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 GLM 5/5.1 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。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。
在 GLM 5/5.1 上以 43 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B200 $1.05、GB300 NVL72 $0.25；GB300 NVL72 每美元多产出 327% 的 token。
在 GLM 5/5.1 上以 67 tok/s/user 运行时，B200 和 GB300 NVL72 的每百万 token 成本几乎相同（$1.35 对 $1.34），差距在 ~1% 以内。
B200 在 GLM 5/5.1 上以 91 tok/s/user 运行时领先于 GB300 NVL72——每百万 token 成本 $2.02 对 $3.74，差距达 85%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 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。）
Chip 定价（所属云服务商）： B200 $1.73/chip/hr · GB300 NVL72 $2.31/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
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) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B200:$1.046GB300 NVL72:$0.245 | B200:$1.350GB300 NVL72:$1.340 | B200:$2.024GB300 NVL72:$3.744 |
| Concurrency | B200:~424GB300 NVL72:~3177 | B200:~21GB300 NVL72:~307 | B200:~11GB300 NVL72:~79 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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