DeepSeek V4 Pro 1.6T — B300 vs GB300 NVL72
B300（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 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。
B300 / GB300 NVL72 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 72 tok/s/user 运行：2388 / 9384 tok/s/GPU，$0.27 / $0.08 每百万 token。GB300 NVL72 每 token 成本低 250%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 293%。
在 15–244 tok/s/user 交互性区间的中部，即 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 130 tok/s/user 运行时：B300 达到 1228 tok/s/GPU（$0.53/百万 token），GB300 NVL72 达到 3474（$0.22/百万）。GB300 NVL72 每 token 成本低 143%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 183%。
以 187 tok/s/user 为目标在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上运行时，B300 产出 542 tok/s/GPU（每百万 token $1.23），GB300 NVL72 产出 502（$1.44）。B300 每 token 成本低 17%；B300 每 GPU 吞吐量高出 8%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B300:2387.9GB300 NVL72:9384.4 | B300:1227.9GB300 NVL72:3473.9 | B300:541.8GB300 NVL72:501.8 |
| Cost ($/M tok) | B300:$0.275GB300 NVL72:$0.078 | B300:$0.526GB300 NVL72:$0.216 | B300:$1.228GB300 NVL72:$1.436 |
| tok/s/MW | B300:1256767GB300 NVL72:4426587 | B300:646260GB300 NVL72:1638613 | B300:285168GB300 NVL72:236721 |
| Concurrency | B300:~21GB300 NVL72:~1163 | B300:~5GB300 NVL72:~288 | B300:~1GB300 NVL72:~13 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。