Qwen 3.5 397B-A17B · 每美元性能
Qwen 3.5 397B-A17B — B200 vs H100 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 H100（NVIDIA Hopper）在 Qwen 3.5 397B-A17B 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 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 64 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B200 $0.17、H100 $0.77；B200 每美元多产出 363% 的 token。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 98 tok/s/user 运行时，B200 每百万 token 成本为 $0.29，H100 为 $1.67。B200 在此工作点上的成本效率高出 468%。
B200 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 132 tok/s/user 运行时领先于 H100——每百万 token 成本 $0.50 对 $4.12，差距达 718%。 （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。）
GPU 定价（所属云服务商）： B200 $1.95/GPU/hr · H100 $1.30/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 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:$0.166H100:$0.768 | B200:$0.295H100:$1.672 | B200:$0.504H100:$4.121 |
| Concurrency | B200:~110H100:~35 | B200:~41H100:~10 | B200:~18H100:~3 |
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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