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DeepSeek V4 Pro 的 AgentX 结果：B200 对比 B300 与 KV cache 工作集
多出 50% 的 HBM 能挤出额外吞吐量，逐点遥测数据说明了它究竟从何而来
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关于智能体推理、AgentX 结果、芯片性能与 ML 基础设施的文章。
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Kimi K3 的 AgentX 结果：MI355X ATOM 在部分曲线上胜过 GB300 NVL72
AMD 的厂商引擎在每美元性能前沿上赢下了实打实的一段，而 Hopper 连服务 K3 都很吃力
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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
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DeepSeekV4 1.6T 第0天至第43天性能演进 — Huawei、GB300 NVL72、MI355X、B200
第0天推理性能、InferenceX、26天内性能提升100倍、每百万 token 成本、Huawei 950DT 推理 Trace 分析
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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
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B200 NVFP4 对比 H200 INT4 运行 Kimi K2.5/K2.6：性价比提升高达 2.95 倍
在 vLLM 8K/1K 工作负载下，B200 NVFP4 路径在 30–90 tok/s/user 推理区间内每百万 tokens 成本比 H200 INT4 低 2.71x–2.95x，比同一 B200 硬件上的 INT4 低 2.45x–2.74x。三个因素——B200 的 HBM 带宽、HBM 容量和 NVFP4 张量核心——可清晰分解该优势
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