MiniMax M2.5/M2.7 · 每美元性能
MiniMax M2.5/M2.7 — B300 vs H200 每美元性能
B300（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。
B300：每百万 token $0.13。H200：$0.31。均在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 52 tok/s/user 运行，B300 便宜 133%。
在 25–134 tok/s/user 交互性区间的中部——即 80 tok/s/user 处——B300 运行 MiniMax M2.5/M2.7 每百万 token 成本为 $0.42，H200 为 $0.63。B300 便宜 50%。
在 MiniMax M2.5/M2.7 上以 107 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B300 $0.70、H200 $1.12；B300 每美元多产出 61% 的 token。 （数据反映此 URL 的默认 1k/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）： B300 $2.26/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 | B300:$0.133H200:$0.309 | B300:$0.417H200:$0.627 | B300:$0.695H200:$1.117 |
| Concurrency | B300:~478H200:~42 | B300:~42H200:~15 | B300:~17H200:~6 |
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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