对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（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 →
在 Kimi K3 2.8T 的 55 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 5835 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08；GB200 NVL72 的吞吐量为 4157 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12。B200 的成本效率高出 51%；B200 的单芯片吞吐量高出 40%。
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 101 tok/s/user 时，B200 与 GB200 NVL72 的吞吐量分别为 2926 和 2364 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.16 和 $0.22。B200 的成本效率高出 33%；B200 的单芯片吞吐量高出 24%。
以 147 tok/s/user 为目标运行 Kimi K3 2.8T 时，B200 的吞吐量为 1724 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.28；GB200 NVL72 的吞吐量为 1138 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.45。B200 的成本效率高出 63%；B200 的单芯片吞吐量高出 51%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:5835.0GB200 NVL72:4157.4 | B200:2926.2GB200 NVL72:2363.9 | B200:1723.8GB200 NVL72:1138.2 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.082GB200 NVL72:$0.124 | B200:$0.164GB200 NVL72:$0.219 | B200:$0.279GB200 NVL72:$0.454 |
| tok/s/MW | B200:3412305GB200 NVL72:2223219 | B200:1711226GB200 NVL72:1264133 | B200:1008090GB200 NVL72:608688 |
| 并发数 | B200:~19GB200 NVL72:~16 | B200:~8GB200 NVL72:~16 | B200:~4GB200 NVL72:~3 |
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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