对比 GB200 NVL72（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 118 tok/s/user 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 32927 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB300 NVL72 的吞吐量为 66547 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。GB300 NVL72 的成本效率高出 63%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 102%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 221 tok/s/user 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 29300 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB300 NVL72 的吞吐量为 29451 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。GB200 NVL72 的成本效率高出 24%；单芯片吞吐量基本持平。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 323 tok/s/user 运行点，GB200 NVL72 的吞吐量为 14949 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；GB300 NVL72 的吞吐量为 15706 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。GB200 NVL72 的成本效率高出 18%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 5%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:32926.6GB300 NVL72:66547.5 | GB200 NVL72:29300.4GB300 NVL72:29451.1 | GB200 NVL72:14949.5GB300 NVL72:15705.9 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.016GB300 NVL72:$0.010 | GB200 NVL72:$0.018GB300 NVL72:$0.022 | GB200 NVL72:$0.035GB300 NVL72:$0.041 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:17607798GB300 NVL72:31390310 | GB200 NVL72:15668663GB300 NVL72:13892014 | GB200 NVL72:7994379GB300 NVL72:7408429 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~16GB300 NVL72:~21 | GB200 NVL72:~7GB300 NVL72:~8 | GB200 NVL72:~3GB300 NVL72:~3 |
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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