对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 H200（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 →
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 75 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 76422 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H200 的吞吐量为 11007 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。B300 的成本效率高出 275%；B300 的单芯片吞吐量高出 594%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 124 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 46437 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H200 的吞吐量为 6938 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。B300 的成本效率高出 261%；B300 的单芯片吞吐量高出 569%。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 173 tok/s/user 运行点，B300 的吞吐量为 28520 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；H200 的吞吐量为 4778 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。B300 的成本效率高出 222%；B300 的单芯片吞吐量高出 497%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:76421.7H200:11006.9 | B300:46437.2H200:6938.1 | B300:28520.3H200:4777.7 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.008H200:$0.031 | B300:$0.014H200:$0.049 | B300:$0.022H200:$0.071 |
| tok/s/MW | B300:40221969H200:8034217 | B300:24440629H200:5064304 | B300:15010703H200:3487364 |
| 并发数 | B300:~46H200:~15 | B300:~25H200:~8 | B300:~16H200:~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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