Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B — B200 与 B300 每美元性能
对比 B200(NVIDIA Blackwell)与 B300(NVIDIA Blackwell)在 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 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 →
将 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的目标交互性设为 82 tok/s/user 时,B200 的每百万 token 成本为 $0.01,B300 为 $0.01;B200 的成本效率高出 1%。
在 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的 111 tok/s/user 运行点,B200 的每百万 token 成本为 $0.01,B300 为 $0.01;B200 的成本效率高出 8%。
141 tok/s/user 接近 53–170 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点,B200 运行 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的每百万 token 成本为 $0.01,B300 为 $0.01;B200 的成本效率高出 9%。 (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): B200 $1.73/chip/hr · B300 $2.26/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) | B200:$0.008B300:$0.008 | B200:$0.009B300:$0.010 | B200:$0.011B300:$0.012 |
| 并发数 | B200:~14B300:~16 | B200:~12B300:~13 | B200:~9B300:~10 |
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。
Qwen3.8 Flash Next 176B 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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