GLM 5/5.1 · 每美元性能
GLM 5/5.1 — B300 vs GB300 NVL72 每美元性能
B300（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 61 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.39，GB300 NVL72 为 $0.08。GB300 NVL72 在此工作点上的成本效率高出 377%。
GB300 NVL72 在 GLM 5/5.1 上以 98 tok/s/user 运行时领先于 B300——每百万 token 成本 $0.23 对 $0.90，差距达 294%。
将 GLM 5/5.1 推至 136 tok/s/user 时，B300 每百万 token 成本为 $1.76，GB300 NVL72 为 $2.61——B300 领先 48%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/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。）
Chip 定价（所属云服务商）： B300 $2.26/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 | B300:$0.392GB300 NVL72:$0.082 | B300:$0.905GB300 NVL72:$0.230 | B300:$1.758GB300 NVL72:$2.609 |
| Concurrency | B300:~54GB300 NVL72:~1581 | B300:~14GB300 NVL72:~472 | B300:~5GB300 NVL72:~49 |
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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