对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 GLM 5.3 744B 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 →
以 137 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，B300 的吞吐量为 14617 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；GB200 NVL72 的吞吐量为 14105 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。GB200 NVL72 的成本效率高出 17%；B300 的单芯片吞吐量高出 4%。
192 tok/s/user 位于 81–303 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B300 运行 GLM 5.3 744B 的吞吐量为 7494 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08；GB200 NVL72 的吞吐量为 8833 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB200 NVL72 的成本效率高出 43%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 18%。
将 GLM 5.3 744B 的目标交互性设为 248 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 6148 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.10；GB200 NVL72 的吞吐量为 4737 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.11。B300 的成本效率高出 7%；B300 的单芯片吞吐量高出 30%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:14616.5GB200 NVL72:14104.6 | B300:7494.0GB200 NVL72:8833.2 | B300:6148.4GB200 NVL72:4737.1 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.043GB200 NVL72:$0.037 | B300:$0.084GB200 NVL72:$0.058 | B300:$0.102GB200 NVL72:$0.109 |
| tok/s/MW | B300:7692921GB200 NVL72:7542557 | B300:3944228GB200 NVL72:4723651 | B300:3236002GB200 NVL72:2533187 |
| 并发数 | B300:~12GB200 NVL72:~74 | B300:~10GB200 NVL72:~45 | B300:~2GB200 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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