对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 B300（NVIDIA Blackwell）在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 上的 AI 推理基准测试结果，涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标，操作方式与主推理图表相同。
AgentX 回放真实的 coding agent 会话，而非定长 prompt。随着会话轮次增加，上下文不断增长；每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取，无需重新计算。因此，这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量，还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线；两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 118 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 59134 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；B300 的吞吐量为 58064 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。B200 的成本效率高出 33%；B200 的单芯片吞吐量高出 2%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 210 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 35828 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；B300 的吞吐量为 35519 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。B200 的成本效率高出 32%；单芯片吞吐量基本持平。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 301 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 20362 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；B300 的吞吐量为 20199 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。B200 的成本效率高出 32%；单芯片吞吐量基本持平。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:59133.9B300:58064.4 | B200:35827.9B300:35519.1 | B200:20362.4B300:20198.9 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.008B300:$0.011 | B200:$0.013B300:$0.018 | B200:$0.024B300:$0.031 |
| tok/s/MW | B200:34581201B300:30560235 | B200:20952008B300:18694237 | B200:11907857B300:10631017 |
| 并发数 | B200:~41B300:~42 | B200:~9B300:~10 | B200:~4B300:~5 |
不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。
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