Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B300 vs GB300 NVL72 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 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 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 69 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.70，GB300 NVL72 为 $0.13。GB300 NVL72 在此工作点上的成本效率高出 448%。
B300 在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 104 tok/s/user 运行时领先于 GB300 NVL72——每百万 token 成本 $0.72 对 $1.28，差距达 78%。
将 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 推至 138 tok/s/user 时，B300 每百万 token 成本为 $1.32，GB300 NVL72 为 $3.30——B300 领先 150%。 （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。）
GPU 定价（所属云服务商）： B300 $2.34/GPU/hr · GB300 NVL72 $2.65/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B300:$0.698GB300 NVL72:$0.127 | B300:$0.723GB300 NVL72:$1.285 | B300:$1.323GB300 NVL72:$3.305 |
| Concurrency | B300:~28GB300 NVL72:~1977 | B300:~19GB300 NVL72:~119 | B300:~7GB300 NVL72:~30 |
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。