对比 GB200 NVL72（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 →
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 80 tok/s/user 运行点，GB200 NVL72 的吞吐量为 63782 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H100 的吞吐量为 11018 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。GB200 NVL72 的成本效率高出 264%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 479%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 154 tok/s/user 时，GB200 NVL72 与 H100 的吞吐量分别为 31704 和 6967 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.02 和 $0.05。GB200 NVL72 的成本效率高出 186%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 355%。
以 229 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 28583 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；H100 的吞吐量为 4216 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。GB200 NVL72 的成本效率高出 326%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 578%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:63781.9H100:11018.0 | GB200 NVL72:31704.4H100:6967.3 | GB200 NVL72:28583.1H100:4215.6 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.008H100:$0.029 | GB200 NVL72:$0.016H100:$0.047 | GB200 NVL72:$0.018H100:$0.077 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:34107969H100:8042364 | GB200 NVL72:16954235H100:5085613 | GB200 NVL72:15285106H100:3077116 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~46H100:~15 | GB200 NVL72:~14H100:~8 | GB200 NVL72:~7H100:~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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