MiniMax M2.5/M2.7 · 每美元性能
MiniMax M2.5/M2.7 — B200 vs H200 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 H200（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 43 tok/s/user 运行时，B200 每百万 token 成本为 $0.05，H200 为 $0.12。B200 在此工作点上的成本效率高出 141%。
B200 在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 72 tok/s/user 运行时领先于 H200——每百万 token 成本 $0.12 对 $0.18，差距达 48%。
将 MiniMax M2.5/M2.7 推至 102 tok/s/user 时，B200 每百万 token 成本为 $0.23，H200 为 $0.34——B200 领先 45%。 （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 · H200 $1.22/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:$0.050H200:$0.120 | B200:$0.123H200:$0.183 | B200:$0.231H200:$0.335 |
| Concurrency | B200:~582H200:~30 | B200:~32H200:~12 | B200:~15H200:~5 |
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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