对比 B300（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。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 62 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 2929 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.21；GB200 NVL72 的吞吐量为 9455 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB200 NVL72 的成本效率高出 292%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 223%。
在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的 99 tok/s/user 运行点，B300 的吞吐量为 1731 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.36；GB200 NVL72 的吞吐量为 1548 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.33。GB200 NVL72 的成本效率高出 9%；B300 的单芯片吞吐量高出 12%。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 136 tok/s/user 时，B300 与 GB200 NVL72 的吞吐量分别为 783 和 837 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.80 和 $0.62。GB200 NVL72 的成本效率高出 30%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 7%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:2929.1GB200 NVL72:9454.9 | B300:1731.4GB200 NVL72:1548.2 | B300:783.1GB200 NVL72:836.8 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.214GB200 NVL72:$0.055 | B300:$0.363GB200 NVL72:$0.334 | B300:$0.802GB200 NVL72:$0.617 |
| tok/s/MW | B300:1541639GB200 NVL72:5056105 | B300:911253GB200 NVL72:827888 | B300:412168GB200 NVL72:447506 |
| 并发数 | B300:~21GB200 NVL72:~1229 | B300:~8GB200 NVL72:~256 | B300:~3GB200 NVL72:~28 |
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