MiniMax M2.5/M2.7 · 每美元性能
MiniMax M2.5/M2.7 — B200 vs B300 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 B300（NVIDIA Blackwell）在 MiniMax M2.5/M2.7 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。
B200 在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 66 tok/s/user 运行时领先于 B300——每百万 token 成本 $0.06 对 $0.08，差距达 51%。
将 MiniMax M2.5/M2.7 推至 110 tok/s/user 时，B200 每百万 token 成本为 $0.18，B300 为 $0.24——B200 领先 38%。
B200：每百万 token $0.62。B300：$0.79。均在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 154 tok/s/user 运行，B200 便宜 28%。 （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）： B200 $1.73/chip/hr · B300 $2.26/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:$0.056B300:$0.085 | B200:$0.175B300:$0.241 | B200:$0.622B300:$0.794 |
| Concurrency | B200:~1000B300:~524 | B200:~128B300:~68 | B200:~12B300:~14 |
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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