文章

关于智能体推理、AgentX 结果、芯片性能与 ML 基础设施的文章。

不熟悉相关概念？浏览 AI 推理术语表。

2026年8月25日·2 分钟阅读

Qwen3.5 397B 的 AgentX 结果：B300 FP4 的每美元性能是 H100 的 12 倍

在长上下文 agentic 工作负载上，四年硬件迭代加上 4 位格式能换来什么

agentxagenticbenchmarkinferenceqwenb300h100h200fp4fp8sglangnvidia

2026年5月26日·11 分钟阅读

B200 NVFP4 对比 H200 FP8 运行 GLM-5：SGLang MTP 下性价比提升高达 3.65 倍

两款 GPU 均运行 SGLang EAGLE MTP；Blackwell 世代在峰值处带来约 1.2 倍的性价比提升，NVIDIA GLM-5-NVFP4 检查点搭配 FlashInfer TRT-LLM 稀疏 MLA 在 8K/1K 场景下再叠加约 2.4–3.0 倍优势

benchmarkgpuinferenceglm5nvidiab200h200sglangfp4

2026年5月26日·13 分钟阅读

B200 NVFP4 vs H100 FP8 运行 MiniMax-M2.5：vLLM 下每美元性能最高提升 8.2 倍

vLLM PR #36307 为 MiniMax 在 B200 上解锁了 trtllm-gen FP8 MoE 模块化内核；结合 NVFP4，在 8K/1K 负载下性能/成本从 22 tok/s/user 时的 4.0 倍扩大到 110 tok/s/user 时的 8.2 倍

benchmarkgpuinferenceminimaxnvidiab200h100vllmfp4

2026年5月26日·14 分钟阅读

MI355X 上 DeepSeek-V4-Pro 搭配 SGLang：26 天内每 GPU 吞吐量提升 110.5 倍

amd/deepseek_v4 分支合入了 TileLang 注意力索引器、Triton 稀疏 MLA、融合 RoPE/Hadamard、FlyDSL MoE 以及 FP4 权重，历经 31 个性能优化 PR——将首次点亮时 20 tok/s/GPU、2.4 tok/s/user 的水平提升至 8K/1K 负载下 2,256 tok/s/GPU、9.4 tok/s/user，吞吐量与交互性同步攀升

benchmarkgpuinferencedeepseekamdmi355xsglangrocmfp4

2026年5月2日·5 分钟阅读

SGLang 0.5.6 在 B200 DeepSeek R1 FP4 上的表现：低并发下最高提升 1.8 倍

针对 DeepSeek V3 的分段 CUDA graph、统一事件循环和 JIT 内核将 8k/1k 吞吐量从 508 提升至 907 tok/s/GPU，使用相同的 16 GPU B200 资源池

benchmarkinferencegpunvidiab200deepseeksglangfp4