DeepSeek R1 · GPU 对比
DeepSeek R1 — B300 vs H200
B300（NVIDIA Blackwell）与 H200（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。
以 50 tok/s/user 为目标在 DeepSeek R1 上运行时，B300 产出 5852 tok/s/GPU（每百万 token $0.11），H200 产出 1615（$0.24）。B300 每 token 成本低 115%；B300 每 GPU 吞吐量高出 262%。
在 DeepSeek R1 上以 89 tok/s/user 交互性运行时，B300 吞吐量为 2497 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.26；H200 吞吐量为 569 tok/s/GPU，成本 $0.69。B300 每 token 成本低 165%；B300 每 GPU 吞吐量高出 339%。
B300 在 DeepSeek R1 上以 128 tok/s/user 运行时达到 878 tok/s/GPU（每百万 token $0.75）；H200 达到 292 tok/s/GPU（$1.33）。B300 每 token 成本低 77%；B300 每 GPU 吞吐量高出 201%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B300:5852.2H200:1615.3 | B300:2496.6H200:569.0 | B300:878.4H200:292.1 |
| Cost ($/M tok) | B300:$0.112H200:$0.241 | B300:$0.260H200:$0.689 | B300:$0.750H200:$1.329 |
| tok/s/MW | B300:2696874H200:933717 | B300:1150501H200:328875 | B300:404792H200:168837 |
| Concurrency | B300:~288H200:~74 | B300:~58H200:~6 | B300:~9H200:~21 |
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: