对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 H100（NVIDIA Hopper）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 →
以 226 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，B200 的吞吐量为 19048 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；H100 的吞吐量为 2507 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13。B200 的成本效率高出 414%；B200 的单芯片吞吐量高出 660%。
243 tok/s/user 位于 210–275 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B200 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 16941 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；H100 的吞吐量为 2481 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13。B200 的成本效率高出 362%；B200 的单芯片吞吐量高出 583%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 259 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 14961 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；H100 的吞吐量为 2466 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13。B200 的成本效率高出 310%；B200 的单芯片吞吐量高出 507%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:19048.3H100:2507.3 | B200:16941.4H100:2481.2 | B200:14960.9H100:2465.9 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.025H100:$0.130 | B200:$0.028H100:$0.131 | B200:$0.032H100:$0.132 |
| tok/s/MW | B200:11139378H100:1830166 | B200:9907230H100:1811072 | B200:8749089H100:1799936 |
| 并发数 | B200:~10H100:~2 | B200:~9H100:~1 | B200:~8H100:~1 |
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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