Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B200 与 Jalapeño
对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 Jalapeño（OpenAI Jalapeño）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。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 91 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 1746 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.28；Jalapeño 的吞吐量为 11420 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。Jalapeño 的成本效率高出 791%；Jalapeño 的单芯片吞吐量高出 554%。
在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的 122 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 1004 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.48；Jalapeño 的吞吐量为 9693 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。Jalapeño 的成本效率高出 1216%；Jalapeño 的单芯片吞吐量高出 866%。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 153 tok/s/user 时，B200 与 Jalapeño 的吞吐量分别为 504 和 7630 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.95 和 $0.05。Jalapeño 的成本效率高出 1961%；Jalapeño 的单芯片吞吐量高出 1413%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:1745.8Jalapeño:11419.7 | B200:1003.7Jalapeño:9692.7 | B200:504.4Jalapeño:7630.3 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.275Jalapeño:$0.031 | B200:$0.479Jalapeño:$0.036 | B200:$0.953Jalapeño:$0.046 |
| tok/s/MW | B200:1020964Jalapeño:10150852 | B200:586938Jalapeño:8615737 | B200:294951Jalapeño:6782530 |
| 并发数 | B200:~62Jalapeño:~1062 | B200:~7Jalapeño:~573 | B200:~18Jalapeño:~304 |