对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 GB200 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 →
以 94 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，B300 的吞吐量为 62876 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；GB200 NVL72 的吞吐量为 48281 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。B300 的成本效率高出 7%；B300 的单芯片吞吐量高出 30%。
162 tok/s/user 位于 26–298 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B300 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 31887 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB200 NVL72 的吞吐量为 24725 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。B300 的成本效率高出 6%；B300 的单芯片吞吐量高出 29%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 230 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 17868 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；GB200 NVL72 的吞吐量为 15192 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。GB200 NVL72 的成本效率高出 3%；B300 的单芯片吞吐量高出 18%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:62876.1GB200 NVL72:48281.1 | B300:31887.0GB200 NVL72:24725.5 | B300:17867.5GB200 NVL72:15192.3 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.010GB200 NVL72:$0.011 | B300:$0.020GB200 NVL72:$0.021 | B300:$0.035GB200 NVL72:$0.034 |
| tok/s/MW | B300:33092695GB200 NVL72:25818770 | B300:16782614GB200 NVL72:13222190 | B300:9403948GB200 NVL72:8124235 |
| 并发数 | B300:~36GB200 NVL72:~27 | B300:~18GB200 NVL72:~14 | B300:~10GB200 NVL72:~8 |
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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