Kimi K3 2.8T — GB300 NVL72 vs H200
GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）在 Kimi K3 2.8T 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。
AgentX 回放真实的编码 agent 会话，而不是固定长度的 prompt，因此上下文随轮次不断增长，每个请求的大部分内容由 cache 提供而无需重新计算。这让对比变成一个系统问题：跨节点的 KV 传输、prefix 感知路由与 cache 容量，都会与芯片原始吞吐量一同影响曲线。固定序列负载仍然是衡量 kernel 与芯片性能的干净基线，因此两种场景回答的是关于同一硬件的不同问题。 进一步了解 AgentX →
在 2–217 tok/s/user 交互性区间的低端，即 Kimi K3 2.8T 上以 55 tok/s/user 运行时：GB300 NVL72 达到 7968 tok/s/chip（$0.08/百万 token），H200 达到 70（$4.85/百万）。GB300 NVL72 每 token 成本低 5923%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 11304%。
以 110 tok/s/user 为目标在 Kimi K3 2.8T 上运行时，GB300 NVL72 产出 4915 tok/s/chip（每百万 token $0.13），H200 产出 70（$4.85）。GB300 NVL72 每 token 成本低 3615%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 6935%。
在 Kimi K3 2.8T 上以 164 tok/s/user 交互性运行时，GB300 NVL72 吞吐量为 3111 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.21；H200 吞吐量为 70 tok/s/chip，成本 $4.85。GB300 NVL72 每 token 成本低 2252%；GB300 NVL72 每芯片吞吐量高出 4353%。 （数据反映此 URL 的默认 agentic-traces · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/chip) | GB300 NVL72:7968.2H200:69.9 | GB300 NVL72:4915.4H200:69.9 | GB300 NVL72:3111.1H200:69.9 |
| Cost ($/M tok) | GB300 NVL72:$0.081H200:$4.850 | GB300 NVL72:$0.131H200:$4.850 | GB300 NVL72:$0.206H200:$4.850 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:3758597H200:51001 | GB300 NVL72:2318562H200:51001 | GB300 NVL72:1467512H200:51001 |
| Concurrency | GB300 NVL72:~63H200:~1 | GB300 NVL72:~32H200:~1 | GB300 NVL72:~5H200:~1 |