DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T — GB300 NVL72 与 Vera Rubin NVL72 每美元性能
对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 Vera Rubin NVL72（NVIDIA Vera Rubin）在 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 上的每百万 token 成本。该指标采用 Hyperscaler 自有设备 TCO 口径，并按总 token 数归一化，用于比较不同 LLM 工作负载下的每美元性能。可在任一目标交互性下找出成本更低的 SKU，并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 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的目标交互性为 125 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的每百万 token 成本为 $0.03，Vera Rubin NVL72 为 $0.01；在这一运行点，Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 449%。
当 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的目标交互性为 175 tok/s/user 时，Vera Rubin NVL72 与 GB300 NVL72 的每百万 token 成本分别为 $0.02 和 $0.08；Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 380%。
将 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的目标交互性设为 226 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的每百万 token 成本为 $0.14，Vera Rubin NVL72 为 $0.14；Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 1%。 （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。）
芯片价格（Hyperscaler 自有设备口径）： GB300 NVL72 $2.31/chip/hr · Vera Rubin NVL72 $3.61/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 每百万 token 成本（美元） | GB300 NVL72:$0.032Vera Rubin NVL72:$0.006 | GB300 NVL72:$0.078Vera Rubin NVL72:$0.016 | GB300 NVL72:$0.140Vera Rubin NVL72:$0.139 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~96Vera Rubin NVL72:~1178 | GB300 NVL72:~6Vera Rubin NVL72:~547 | GB300 NVL72:~5Vera Rubin NVL72:~33 |
推理性能
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。
DeepSeek V4 Pro 0813 1.6T 8K / 1K 每百万总 token 成本 vs. 交互性
DeepSeek V4 Pro 0813 1.6T 8K / 1K 每百万总 token 成本 vs. 交互性- 成本层级:
- 来源:
- SemiAnalysis InferenceX™
TCO $/chip/hr：
来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。
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