Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T · GPU 对比
Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B200 vs H200
B200（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。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。
B200 / H200 在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 55 tok/s/user 运行：385 / 289 tok/s/GPU，$1.41 / $1.33 每百万 token。H200 每 token 成本低 6%；B200 每 GPU 吞吐量高出 33%。
在 38–105 tok/s/user 交互性区间的中部，即 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 72 tok/s/user 运行时：B200 达到 250 tok/s/GPU（$2.17/百万 token），H200 达到 217（$1.79/百万）。H200 每 token 成本低 21%；B200 每 GPU 吞吐量高出 15%。
以 89 tok/s/user 为目标在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上运行时，B200 产出 168 tok/s/GPU（每百万 token $3.21），H200 产出 155（$2.56）。H200 每 token 成本低 26%；B200 每 GPU 吞吐量高出 9%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · int4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B200:384.6H200:289.3 | B200:249.8H200:216.6 | B200:168.4H200:154.7 |
| Cost ($/M tok) | B200:$1.410H200:$1.328 | B200:$2.168H200:$1.795 | B200:$3.208H200:$2.556 |
| tok/s/MW | B200:177244H200:167223 | B200:115097H200:125187 | B200:77603H200:89400 |
| Concurrency | B200:~29H200:~21 | B200:~14H200:~12 | B200:~8H200:~7 |
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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