DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比
DeepSeek V4 Pro 1.6T — B200 vs H200
B200（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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。
B200：3770 tok/s/GPU，每百万 token $0.14（DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 61 tok/s/user 运行）。H200 在此点尚未测试。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 116 tok/s/user 运行时，B200 吞吐量为 882 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.61；H200 在此目标点没有基准测试数据。
B200 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 171 tok/s/user 运行时达到 485 tok/s/GPU（每百万 token $1.14）。H200 在此工作点没有数据。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B200:3770.5H200:— | B200:882.2H200:— | B200:485.0H200:— |
| Cost ($/M tok) | B200:$0.144H200:— | B200:$0.613H200:— | B200:$1.144H200:— |
| tok/s/MW | B200:1737553H200:— | B200:406556H200:— | B200:223498H200:— |
| Concurrency | B200:~76H200:— | B200:~8H200:— | B200:~3H200:— |
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: