对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 GLM 5/5.1 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。
当 GLM 5/5.1 的目标交互性为 47 tok/s/user 时，B200 与 GB300 NVL72 的吞吐量分别为 1360 和 6056 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.35 和 $0.11。GB300 NVL72 的成本效率高出 234%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 345%。
以 67 tok/s/user 为目标运行 GLM 5/5.1 时，B200 的吞吐量为 1062 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.45；GB300 NVL72 的吞吐量为 1809 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.35。GB300 NVL72 的成本效率高出 28%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 70%。
88 tok/s/user 接近 26–108 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，B200 运行 GLM 5/5.1 的吞吐量为 780 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.62；GB300 NVL72 的吞吐量为 526 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $1.22。B200 的成本效率高出 98%；B200 的单芯片吞吐量高出 48%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp8 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:1359.7GB300 NVL72:6056.0 | B200:1062.4GB300 NVL72:1808.8 | B200:780.1GB300 NVL72:526.4 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.353GB300 NVL72:$0.106 | B200:$0.452GB300 NVL72:$0.355 | B200:$0.616GB300 NVL72:$1.219 |
| tok/s/MW | B200:795154GB300 NVL72:2856617 | B200:621264GB300 NVL72:853218 | B200:456183GB300 NVL72:248323 |
| 并发数 | B200:~27GB300 NVL72:~1958 | B200:~15GB300 NVL72:~359 | B200:~9GB300 NVL72:~135 |
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。
TCO $/chip/hr：
来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。
注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充 芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。
有符合条件的测量数据，但对应的芯片曲线已隐藏。
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GLM5/5.1 744B 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性