DeepSeek R1 · GPU 对比
DeepSeek R1 — B200 vs H100
B200（NVIDIA Blackwell）与 H100（NVIDIA Hopper）在 DeepSeek R1 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。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。
B200 / H100 在 DeepSeek R1 上以 42 tok/s/user 运行：4792 / 266 tok/s/GPU，$0.11 / $1.36 每百万 token。B200 每 token 成本低 1109%；B200 每 GPU 吞吐量高出 1699%。
在 14–128 tok/s/user 交互性区间的中部，即 DeepSeek R1 上以 71 tok/s/user 运行时：B200 达到 1020 tok/s/GPU（$0.54/百万 token），H100 达到 73（$4.86/百万）。B200 每 token 成本低 794%；B200 每 GPU 吞吐量高出 1290%。
以 100 tok/s/user 为目标在 DeepSeek R1 上运行时，B200 产出 497 tok/s/GPU（每百万 token $1.09），H100 产出 23（$15.7）。B200 每 token 成本低 1342%；B200 每 GPU 吞吐量高出 2039%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B200:4791.6H100:266.3 | B200:1020.2H100:73.4 | B200:497.5H100:23.3 |
| Cost ($/M tok) | B200:$0.113H100:$1.365 | B200:$0.544H100:$4.864 | B200:$1.088H100:$15.692 |
| tok/s/MW | B200:2208100H100:153957 | B200:470144H100:42434 | B200:229243H100:13443 |
| Concurrency | B200:~1577H100:~558 | B200:~59H100:~52 | B200:~139H100:~8 |
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。
厂商:
聚合模式:
投机解码: