对比 B300（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 →
174 tok/s/user 接近 41–574 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，B300 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 113362 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；GB300 NVL72 的吞吐量为 694569 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00。GB300 NVL72 的成本效率高出 499%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 513%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 308 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 28906 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB300 NVL72 的吞吐量为 29889 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。GB300 NVL72 的成本效率高出 1%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 3%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 441 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 11439 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；GB300 NVL72 的吞吐量为 13381 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB300 NVL72 的成本效率高出 14%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 17%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:113362.3GB300 NVL72:694568.6 | B300:28906.4GB300 NVL72:29888.7 | B300:11439.1GB300 NVL72:13380.5 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.006GB300 NVL72:$0.001 | B300:$0.022GB300 NVL72:$0.021 | B300:$0.055GB300 NVL72:$0.048 |
| tok/s/MW | B300:59664378GB300 NVL72:327626719 | B300:15213917GB300 NVL72:14098438 | B300:6020566GB300 NVL72:6311577 |
| 并发数 | B300:~29GB300 NVL72:~3674 | B300:~16GB300 NVL72:~14 | B300:~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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