对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上的 AI 推理基准测试结果，涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标，操作方式与主推理图表相同。
将 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性设为 64 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 3754 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13；GB200 NVL72 的吞吐量为 8980 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB200 NVL72 的成本效率高出 122%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 139%。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 103 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 1594 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.30；GB200 NVL72 的吞吐量为 1545 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.33。B200 的成本效率高出 11%；B200 的单芯片吞吐量高出 3%。
在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的 141 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 623 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.77；GB200 NVL72 的吞吐量为 733 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.70。GB200 NVL72 的成本效率高出 9%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 18%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:3753.8GB200 NVL72:8979.7 | B200:1594.1GB200 NVL72:1545.4 | B200:622.7GB200 NVL72:732.9 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.128GB200 NVL72:$0.058 | B200:$0.301GB200 NVL72:$0.334 | B200:$0.772GB200 NVL72:$0.705 |
| tok/s/MW | B200:2195224GB200 NVL72:4801979 | B200:932248GB200 NVL72:826425 | B200:364180GB200 NVL72:391932 |
| 并发数 | B200:~204GB200 NVL72:~1203 | B200:~45GB200 NVL72:~167 | B200:~2GB200 NVL72:~27 |
不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。
TCO $/chip/hr：
来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。
有符合条件的测量数据，但对应的芯片曲线已隐藏。
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Kimi K2.5/2.6/2.7-Code 1T 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性