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GLM 5/5.1 · 芯片对比

GLM 5/5.1 — GB200 NVL72 与 GB300 NVL72

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

当 GLM 5/5.1 的目标交互性为 67 tok/s/user 时,GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐量分别为 9135 和 10192 tok/s/chip,每百万 token 成本分别为 $0.06 和 $0.06。GB200 NVL72 的成本效率高出 11%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 12%。

以 104 tok/s/user 为目标运行 GLM 5/5.1 时,GB200 NVL72 的吞吐量为 3619 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.14;GB300 NVL72 的吞吐量为 4394 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.15。GB200 NVL72 的成本效率高出 2%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 21%。

141 tok/s/user 接近 30–177 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点,GB200 NVL72 运行 GLM 5/5.1 的吞吐量为 630 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.82;GB300 NVL72 的吞吐量为 837 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.77。GB300 NVL72 的成本效率高出 7%;GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 33%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · 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。)

查看每美元性能对比 →

数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
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)
GB200 NVL72:9135.4GB300 NVL72:10192.4
GB200 NVL72:3618.9GB300 NVL72:4393.6
GB200 NVL72:629.8GB300 NVL72:837.2
成本($/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
并发数
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。

基准测试配置
8K / 1K
图表配置
交互性
对比历史趋势

GLM5/5.1 744B 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性

成本层级:
自有 - 超大规模云大批量
来源:
SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr: 3.61 1.17 1.22 1.73 2.26 1.86 2.31 0.95 1.1 1.5 0.68 1.27 1.03

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。

暂无数据

有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。

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