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Qwen 3.5 397B-A17B · 每美元性能

Qwen 3.5 397B-A17B — GB300 NVL72 与 RTX PRO 6000 每美元性能

对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 RTX PRO 6000（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。

当 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 56 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的每百万 token 成本为 $0.02，RTX PRO 6000 为 $0.19；在这一运行点，GB300 NVL72 的成本效率高出 1047%。

当 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 88 tok/s/user 时，GB300 NVL72 与 RTX PRO 6000 的每百万 token 成本分别为 $0.02 和 $0.25；GB300 NVL72 的成本效率高出 1320%。

将 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性设为 121 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的每百万 token 成本为 $0.02，RTX PRO 6000 为 $0.36；GB300 NVL72 的成本效率高出 1597%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · 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 · RTX PRO 6000 $0.68/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.

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Qwen 3.5 397B-A17B：GB300 NVL72 与 RTX PRO 6000 在相同交互性水平下的每百万 token 成本
GB300 NVL72 与 RTX PRO 6000 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）
GB300 NVL72:$0.017RTX PRO 6000:$0.194
GB300 NVL72:$0.018RTX PRO 6000:$0.250
GB300 NVL72:$0.021RTX PRO 6000:$0.365
并发数
GB300 NVL72:~2983RTX PRO 6000:~10
GB300 NVL72:~1205RTX PRO 6000:~4
GB300 NVL72:~1088RTX PRO 6000:~2

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。

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