对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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 43 tok/s/user 时，GB300 NVL72 与 H200 的吞吐量分别为 10654 和 2816 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.06 和 $0.12。GB300 NVL72 的成本效率高出 100%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 278%。
以 62 tok/s/user 为目标运行 MiniMax M2.5/M2.7 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 7309 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09；H200 的吞吐量为 2166 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.16。GB300 NVL72 的成本效率高出 78%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 237%。
81 tok/s/user 接近 24–100 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，GB300 NVL72 运行 MiniMax M2.5/M2.7 的吞吐量为 3698 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.17；H200 的吞吐量为 1595 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.21。GB300 NVL72 的成本效率高出 22%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 132%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp8 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72:10653.9H200:2816.4 | GB300 NVL72:7308.7H200:2165.7 | GB300 NVL72:3698.0H200:1594.8 |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72:$0.060H200:$0.120 | GB300 NVL72:$0.088H200:$0.156 | GB300 NVL72:$0.174H200:$0.213 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:5025439H200:2055797 | GB300 NVL72:3447521H200:1580777 | GB300 NVL72:1744352H200:1164064 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~200H200:~30 | GB300 NVL72:~197H200:~16 | GB300 NVL72:~51H200:~9 |
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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MiniMax M2.5/2.7 230B 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性