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GLM 5/5.1 · 芯片对比

GLM 5/5.1 — GB200 NVL72 vs GB300 NVL72

GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 GLM 5/5.1 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。

GLM 5/5.1 在 67 tok/s/user 交互性下的吞吐量：GB200 NVL72 为 9135 tok/s/chip，GB300 NVL72 为 10192。每百万 token 成本分别为 $0.06 和 $0.06。GB200 NVL72 每 token 成本低 11%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 12%。

GB200 NVL72 / GB300 NVL72 在 GLM 5/5.1 上以 104 tok/s/user 运行：3619 / 4394 tok/s/chip，$0.14 / $0.15 每百万 token。GB200 NVL72 每 token 成本低 2%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 21%。

在 30–177 tok/s/user 交互性区间的高端，即 GLM 5/5.1 上以 141 tok/s/user 运行时：GB200 NVL72 达到 630 tok/s/chip（$0.82/百万 token），GB300 NVL72 达到 837（$0.77/百万）。GB300 NVL72 每 token 成本低 7%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 33%。 （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。）

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)
GB200 NVL72:9135.4GB300 NVL72:10192.4
GB200 NVL72:3618.9GB300 NVL72:4393.6
GB200 NVL72:629.8GB300 NVL72:837.2
Cost ($/M tok)
GB200 NVL72:$0.057GB300 NVL72:$0.063
GB200 NVL72:$0.143GB300 NVL72:$0.146
GB200 NVL72:$0.820GB300 NVL72:$0.766
tok/s/MW
GB200 NVL72:4885238GB300 NVL72:4807740
GB200 NVL72:1935265GB300 NVL72:2072464
GB200 NVL72:336816GB300 NVL72:394893
Concurrency
GB200 NVL72:~698GB300 NVL72:~749
GB200 NVL72:~231GB300 NVL72:~276
GB200 NVL72:~62GB300 NVL72:~23

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

GLM5/5.1 744B • 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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