对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 上的 AI 推理基准测试结果，涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标，操作方式与主推理图表相同。
AgentX 回放真实的 coding agent 会话，而非定长 prompt。随着会话轮次增加，上下文不断增长；每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取，无需重新计算。因此，这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量，还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线；两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 183 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 116612 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；GB300 NVL72 的吞吐量为 670347 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00。GB300 NVL72 的成本效率高出 331%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 475%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 317 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 29571 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB300 NVL72 的吞吐量为 29506 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。B200 的成本效率高出 34%；单芯片吞吐量基本持平。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 451 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 11076 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；GB300 NVL72 的吞吐量为 11829 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。B200 的成本效率高出 25%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 7%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:116611.9GB300 NVL72:670346.5 | B200:29571.5GB300 NVL72:29505.6 | B200:11076.1GB300 NVL72:11829.3 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.004GB300 NVL72:$0.001 | B200:$0.016GB300 NVL72:$0.022 | B200:$0.043GB300 NVL72:$0.054 |
| tok/s/MW | B200:68194117GB300 NVL72:316201188 | B200:17293268GB300 NVL72:13917753 | B200:6477256GB300 NVL72:5579878 |
| 并发数 | B200:~32GB300 NVL72:~3423 | B200:~16GB300 NVL72:~16 | B200:~2GB300 NVL72:~5 |
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。
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