对比 GB300 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 →
93 tok/s/user 接近 24–303 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，GB300 NVL72 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 248425 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；H100 的吞吐量为 10141 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。GB300 NVL72 的成本效率高出 1141%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 2350%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 164 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 125536 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H100 的吞吐量为 6522 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB300 NVL72 的成本效率高出 875%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 1825%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 234 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 67646 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H100 的吞吐量为 4076 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。GB300 NVL72 的成本效率高出 741%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 1560%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72:248425.1H100:10141.4 | GB300 NVL72:125536.0H100:6521.6 | GB300 NVL72:67646.2H100:4075.9 |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72:$0.003H100:$0.032 | GB300 NVL72:$0.005H100:$0.050 | GB300 NVL72:$0.009H100:$0.080 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:117181637H100:7402484 | GB300 NVL72:59215074H100:4760271 | GB300 NVL72:31908586H100:2975140 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~70H100:~13 | GB300 NVL72:~38H100:~7 | GB300 NVL72:~58H100:~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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