对比 H100（NVIDIA Hopper）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 →
以 213 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，H100 的吞吐量为 2995 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.11；H200 的吞吐量为 3971 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。H200 的成本效率高出 27%；H200 的单芯片吞吐量高出 33%。
216 tok/s/user 位于 210–221 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，H100 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 2559 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13；H200 的吞吐量为 3924 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。H200 的成本效率高出 47%；H200 的单芯片吞吐量高出 53%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 219 tok/s/user 时，H100 的吞吐量为 2522 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13；H200 的吞吐量为 3879 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。H200 的成本效率高出 47%；H200 的单芯片吞吐量高出 54%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H100:2995.4H200:3970.6 | H100:2559.0H200:3924.4 | H100:2522.3H200:3878.8 |
| 成本（$/M tok） | H100:$0.109H200:$0.085 | H100:$0.127H200:$0.086 | H100:$0.129H200:$0.087 |
| tok/s/MW | H100:2186409H200:2898247 | H100:1867909H200:2864530 | H100:1841087H200:2831211 |
| 并发数 | H100:~3H200:~4 | H100:~2H200:~4 | H100:~2H200:~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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