DeepSeek R1 · 芯片对比

DeepSeek R1 — B300 vs GB300 NVL72

B300（NVIDIA Blackwell）与 GB300 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。

在 DeepSeek R1 上以 73 tok/s/user 交互性运行时，B300 吞吐量为 3748 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.17；GB300 NVL72 吞吐量为 6969 tok/s/chip，成本 $0.09。GB300 NVL72 每 token 成本低 82%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 86%。

B300 在 DeepSeek R1 上以 126 tok/s/user 运行时达到 1016 tok/s/chip（每百万 token $0.62）；GB300 NVL72 达到 3763 tok/s/chip（$0.17）。GB300 NVL72 每 token 成本低 262%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 270%。

DeepSeek R1 在 178 tok/s/user 交互性下的吞吐量：B300 为 719 tok/s/chip，GB300 NVL72 为 545。每百万 token 成本分别为 $0.87 和 $1.18。B300 每 token 成本低 35%；B300 每芯片吞吐量高出 32%。（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。）

查看每美元性能对比 →

Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.

Metric	Interactivity (tok/s/user)	Interactivity (tok/s/user)	Interactivity (tok/s/user)
Throughput (tok/s/chip)	B300:3747.8GB300 NVL72:6968.6	B300:1015.7GB300 NVL72:3762.8	B300:718.9GB300 NVL72:544.7
Cost ($/M tok)	B300:$0.168GB300 NVL72:$0.092	B300:$0.618GB300 NVL72:$0.171	B300:$0.873GB300 NVL72:$1.178
tok/s/MW	B300:1972518GB300 NVL72:3287059	B300:534576GB300 NVL72:1774885	B300:378384GB300 NVL72:256953
Concurrency	B300:~88GB300 NVL72:~679	B300:~8GB300 NVL72:~253	B300:~9GB300 NVL72:~20

推理性能

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。

模型

场景

Y 轴指标

芯片配置

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™

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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