DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比
DeepSeek V4 Pro 1.6T — GB300 NVL72 vs H200
GB300 NVL72（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。
GB300 NVL72 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 71 tok/s/user 运行时达到 9507 tok/s/GPU（每百万 token $0.08）。H200 在此工作点没有数据。
GB300 NVL72：3507 tok/s/GPU，每百万 token $0.21（DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 129 tok/s/user 运行）。H200 在此点尚未测试。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 187 tok/s/user 运行时，GB300 NVL72 吞吐量为 502 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $1.44；H200 在此目标点没有基准测试数据。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | GB300 NVL72:9506.8H200:— | GB300 NVL72:3506.7H200:— | GB300 NVL72:501.8H200:— |
| Cost ($/M tok) | GB300 NVL72:$0.077H200:— | GB300 NVL72:$0.214H200:— | GB300 NVL72:$1.436H200:— |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:4527060H200:— | GB300 NVL72:1669879H200:— | GB300 NVL72:238976H200:— |
| Concurrency | GB300 NVL72:~1113H200:— | GB300 NVL72:~291H200:— | GB300 NVL72:~13H200:— |
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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