MiniMax M2.5/M2.7 · 每美元性能
MiniMax M2.5/M2.7 — B200 vs H100 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 H100（NVIDIA Hopper）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。
在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 44 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B200 $0.05、H100 $0.17；B200 每美元多产出 241% 的 token。
在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 66 tok/s/user 运行时，B200 每百万 token 成本为 $0.10，H100 为 $0.26。B200 在此工作点上的成本效率高出 153%。
B200 在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 89 tok/s/user 运行时领先于 H100——每百万 token 成本 $0.15 对 $0.40，差距达 167%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/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 · H100 $1.17/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:$0.050H100:$0.172 | B200:$0.101H100:$0.256 | B200:$0.151H100:$0.403 |
| Concurrency | B200:~512H100:~39 | B200:~21H100:~18 | B200:~20H100:~9 |
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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