DeepSeek R1 — B200 vs GB200 NVL72
B200（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 DeepSeek R1 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
DeepSeek R1 在 76 tok/s/user 交互性下的吞吐量：B200 为 2423 tok/s/chip，GB200 NVL72 为 5749。每百万 token 成本分别为 $0.20 和 $0.09。GB200 NVL72 每 token 成本低 121%；GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 137%。
B200 / GB200 NVL72 在 DeepSeek R1 上以 120 tok/s/user 运行：1111 / 3988 tok/s/chip，$0.43 / $0.13 每百万 token。GB200 NVL72 每 token 成本低 234%；GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 259%。
在 32–208 tok/s/user 交互性区间的高端，即 DeepSeek R1 上以 164 tok/s/user 运行时：B200 达到 751 tok/s/chip（$0.64/百万 token），GB200 NVL72 达到 818（$0.63/百万）。GB200 NVL72 每 token 成本低 1%；GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 9%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/chip) | B200:2423.5GB200 NVL72:5749.2 | B200:1110.7GB200 NVL72:3987.5 | B200:751.2GB200 NVL72:817.8 |
| Cost ($/M tok) | B200:$0.198GB200 NVL72:$0.090 | B200:$0.433GB200 NVL72:$0.130 | B200:$0.640GB200 NVL72:$0.632 |
| tok/s/MW | B200:1417227GB200 NVL72:3074446 | B200:649556GB200 NVL72:2132361 | B200:439300GB200 NVL72:437312 |
| Concurrency | B200:~142GB200 NVL72:~618 | B200:~119GB200 NVL72:~333 | B200:~21GB200 NVL72:~27 |
每 1 美元可购买的总 token 数（自有 - Neocloud Giant） vs. 交互性
DeepSeek R1 0528 671B • FP4 • 8K / 1K • 来源：SemiAnalysis InferenceX™
DeepSeek R1 0528 671B • FP4 • 8K / 1K • 来源：SemiAnalysis InferenceX™TCO $/chip/hr： VR200: 3.61H100: 1.55H200: 1.59B200: 2.07B300: 2.52GB200: 2.26GB300: 2.79MI300X: 1.16MI325X: 1.32MI355X: 2.09RTX6000PRO: 0.75Jalapeño (Teacup): 1.56
来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。
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交互性（interactivity）指模型流式输出回答时，单个用户接收生成 token 的速率——即新内容出现在屏幕上的快慢。数值越高体验越流畅；运营方需要在交互性与批量吞吐量之间权衡。
1 美元基础设施开支能换来多少总 token（输入 + 输出），按Neocloud Giant 自有硬件的每小时全包成本计价。它是单 token 成本的倒数，数值越高越便宜。
计算公式: tok/$ =（总 tok/s/chip × 3,600）÷ 每芯片小时全包成本（$）