对比 GB200 NVL72(NVIDIA Blackwell)与 GB300 NVL72(NVIDIA Blackwell)在 MiniMax M2.5/M2.7 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 MiniMax M2.5/M2.7 的目标交互性为 48 tok/s/user 时,GB200 NVL72 的吞吐量为 8970 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.06;GB300 NVL72 的吞吐量为 9393 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.07。GB200 NVL72 的成本效率高出 19%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 5%。
在 MiniMax M2.5/M2.7 的 65 tok/s/user 运行点,GB200 NVL72 的吞吐量为 5557 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.09;GB300 NVL72 的吞吐量为 5573 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.12。GB200 NVL72 的成本效率高出 24%;单芯片吞吐量基本持平。
当 MiniMax M2.5/M2.7 的目标交互性为 83 tok/s/user 时,GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐量分别为 3120 和 3547 tok/s/chip,每百万 token 成本分别为 $0.17 和 $0.18。GB200 NVL72 的成本效率高出 9%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 14%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp8 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | GB200 NVL72:8969.9GB300 NVL72:9393.1 | GB200 NVL72:5556.6GB300 NVL72:5573.4 | GB200 NVL72:3120.4GB300 NVL72:3546.8 |
| 成本($/M tok) | GB200 NVL72:$0.058GB300 NVL72:$0.068 | GB200 NVL72:$0.093GB300 NVL72:$0.115 | GB200 NVL72:$0.166GB300 NVL72:$0.181 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:4796740GB300 NVL72:4430716 | GB200 NVL72:2971457GB300 NVL72:2628982 | GB200 NVL72:1668687GB300 NVL72:1673039 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~146GB300 NVL72:~136 | GB200 NVL72:~64GB300 NVL72:~64 | GB200 NVL72:~27GB300 NVL72:~48 |
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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