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DeepSeek R1 · 芯片对比

DeepSeek R1 — B300 vs H200

B300（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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。

以 50 tok/s/user 为目标在 DeepSeek R1 上运行时，B300 产出 5852 tok/s/chip（每百万 token $0.11），H200 产出 1591（$0.21）。B300 每 token 成本低 99%；B300 每芯片吞吐量高出 268%。

在 DeepSeek R1 上以 89 tok/s/user 交互性运行时，B300 吞吐量为 2298 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.27；H200 吞吐量为 569 tok/s/chip，成本 $0.60。B300 每 token 成本低 118%；B300 每芯片吞吐量高出 304%。

B300 在 DeepSeek R1 上以 128 tok/s/user 运行时达到 992 tok/s/chip（每百万 token $0.63）；H200 达到 292 tok/s/chip（$1.16）。B300 每 token 成本低 83%；B300 每芯片吞吐量高出 240%。 （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)
B300:5852.2H200:1590.9
B300:2298.5H200:569.0
B300:992.2H200:292.1
Cost ($/M tok)
B300:$0.107H200:$0.213
B300:$0.273H200:$0.596
B300:$0.633H200:$1.160
tok/s/MW
B300:3080114H200:1161268
B300:1209733H200:415295
B300:522232H200:213203
Concurrency
B300:~288H200:~73
B300:~57H200:~6
B300:~7H200:~21

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。

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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