对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（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 200 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 68999 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；GB300 NVL72 的吞吐量为 89927 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。B200 的成本效率高出 2%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 30%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 327 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 28750 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB300 NVL72 的吞吐量为 21427 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。B200 的成本效率高出 79%；B200 的单芯片吞吐量高出 34%。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 454 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 9876 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；GB300 NVL72 的吞吐量为 10231 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。B200 的成本效率高出 29%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 4%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:68998.7GB300 NVL72:89927.0 | B200:28750.2GB300 NVL72:21426.7 | B200:9875.7GB300 NVL72:10231.2 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.007GB300 NVL72:$0.007 | B200:$0.017GB300 NVL72:$0.030 | B200:$0.049GB300 NVL72:$0.063 |
| tok/s/MW | B200:40350125GB300 NVL72:42418394 | B200:16812964GB300 NVL72:10106915 | B200:5775245GB300 NVL72:4826025 |
| 并发数 | B200:~43GB300 NVL72:~59 | B200:~16GB300 NVL72:~16 | B200:~4GB300 NVL72:~4 |
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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