Qwen 3.5 397B-A17B · 每美元性能

Qwen 3.5 397B-A17B — B200 与 B300 每美元性能

对比 B200(NVIDIA Blackwell)与 B300(NVIDIA Blackwell)在 Qwen 3.5 397B-A17B 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 →

在 Qwen 3.5 397B-A17B 的 99 tok/s/user 运行点,B200 的每百万 token 成本为 $0.01,B300 为 $0.01;B300 的成本效率高出 1%。

184 tok/s/user 位于 14–354 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点,B200 运行 Qwen 3.5 397B-A17B 的每百万 token 成本为 $0.02,B300 为 $0.03;B200 的成本效率高出 27%。

当 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 269 tok/s/user 时,B200 与 B300 的每百万 token 成本分别为 $0.04 和 $0.06;B200 每美元可处理的总 token 数多出 63%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 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): B200 $1.73/chip/hr · B300 $2.26/chip/hr. 来源: SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.

查看完整延迟与吞吐量对比 →

Qwen 3.5 397B-A17B:B200 与 B300 在相同交互性水平下的每百万 token 成本
B200 与 B300 在此对比默认工作负载下的每百万 token 成本。成本越低表示每美元性能越高。
数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
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)
B200:$0.013B300:$0.013
B200:$0.023B300:$0.029
B200:$0.038B300:$0.062
并发数
B200:~28B300:~46
B200:~22B300:~23
B200:~16B300:~7

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。

基准测试配置

Qwen3.5 397B 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。

暂无数据

有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。

按住 Shift 滚动以缩放 · 拖动以平移 · 双击以重置 · 点击数据点固定提示框