DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比
DeepSeek V4 Pro 1.6T — B200 vs B300
B200（NVIDIA Blackwell）与 B300（NVIDIA Blackwell）在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 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。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 50 tok/s/user 交互性运行时，B200 吞吐量为 2707 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.20；B300 吞吐量为 1952 tok/s/GPU，成本 $0.34。B200 每 token 成本低 71%；B200 每 GPU 吞吐量高出 39%。
B200 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 94 tok/s/user 运行时达到 237 tok/s/GPU（每百万 token $2.34）；B300 达到 391 tok/s/GPU（$1.63）。B300 每 token 成本低 43%；B300 每 GPU 吞吐量高出 65%。
DeepSeek V4 Pro 1.6T 在 138 tok/s/user 交互性下的吞吐量：B200 为 92 tok/s/GPU，B300 为 159。每百万 token 成本分别为 $5.69 和 $4.14。B300 每 token 成本低 37%；B300 每 GPU 吞吐量高出 73%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B200:2707.4B300:1951.7 | B200:237.0B300:390.7 | B200:92.2B300:159.4 |
| Cost ($/M tok) | B200:$0.200B300:$0.343 | B200:$2.337B300:$1.633 | B200:$5.685B300:$4.142 |
| tok/s/MW | B200:1247661B300:899383 | B200:109213B300:180058 | B200:42486B300:73474 |
| Concurrency | B200:~261B300:~95 | B200:~12B300:~9 | B200:~3B300:~3 |
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。
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