对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 B300（NVIDIA Blackwell）在 Kimi K3 2.8T 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 →
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 55 tok/s/user 时，B200 与 B300 的吞吐量分别为 5835 和 5745 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.08 和 $0.11。B200 的成本效率高出 33%；B200 的单芯片吞吐量高出 2%。
以 101 tok/s/user 为目标运行 Kimi K3 2.8T 时，B200 的吞吐量为 2926 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.16；B300 的吞吐量为 4025 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.16。B300 的成本效率高出 5%；B300 的单芯片吞吐量高出 38%。
147 tok/s/user 接近 10–192 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，B200 运行 Kimi K3 2.8T 的吞吐量为 1724 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.28；B300 的吞吐量为 2080 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.30。B200 的成本效率高出 8%；B300 的单芯片吞吐量高出 21%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:5835.0B300:5744.5 | B200:2926.2B300:4025.3 | B200:1723.8B300:2080.0 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.082B300:$0.109 | B200:$0.164B300:$0.156 | B200:$0.279B300:$0.302 |
| tok/s/MW | B200:3412305B300:3023432 | B200:1711226B300:2118553 | B200:1008090B300:1094753 |
| 并发数 | B200:~19B300:~9 | B200:~8B300:~6 | B200:~4B300:~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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