DeepSeek V4 Pro 1.6T — B300 vs GB200 NVL72 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。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。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 55 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B300 $0.16、GB200 NVL72 $0.06；GB200 NVL72 每美元多产出 153% 的 token。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 105 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.40，GB200 NVL72 为 $0.09。GB200 NVL72 在此工作点上的成本效率高出 335%。
B300 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 154 tok/s/user 运行时领先于 GB200 NVL72——每百万 token 成本 $0.72 对 $1.17，差距达 63%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · 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。）
GPU 定价（所属云服务商）： B300 $2.34/GPU/hr · GB200 NVL72 $2.21/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B300:$0.163GB200 NVL72:$0.065 | B300:$0.403GB200 NVL72:$0.093 | B300:$0.716GB200 NVL72:$1.169 |
| Concurrency | B300:~153GB200 NVL72:~16349 | B300:~9GB200 NVL72:~2152 | B300:~3GB200 NVL72:~45 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。