对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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 97 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 732212 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；H200 的吞吐量为 17040 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。GB300 NVL72 的成本效率高出 2169%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 4197%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 172 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 699678 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；H200 的吞吐量为 10009 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。GB300 NVL72 的成本效率高出 3592%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 6890%。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 246 tok/s/user 运行点，GB300 NVL72 的吞吐量为 428227 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；H200 的吞吐量为 5407 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB300 NVL72 的成本效率高出 4083%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 7819%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72:732211.8H200:17040.4 | GB300 NVL72:699677.5H200:10009.5 | GB300 NVL72:428227.1H200:5407.3 |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72:$0.001H200:$0.020 | GB300 NVL72:$0.001H200:$0.034 | GB300 NVL72:$0.001H200:$0.063 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:345382939H200:12438243 | GB300 NVL72:330036576H200:7306195 | GB300 NVL72:201993900H200:3946919 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~4096H200:~11 | GB300 NVL72:~3729H200:~5 | GB300 NVL72:~1653H200:~2 |
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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