对比 B300（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。
以 59 tok/s/user 为目标运行 GLM 5/5.1 时，B300 的吞吐量为 2598 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.24；GB300 NVL72 的吞吐量为 10515 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB300 NVL72 的成本效率高出 296%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 305%。
88 tok/s/user 位于 30–147 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B300 运行 GLM 5/5.1 的吞吐量为 1755 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.36；GB300 NVL72 的吞吐量为 7480 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。GB300 NVL72 的成本效率高出 317%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 326%。
将 GLM 5/5.1 的目标交互性设为 118 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 1278 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.49；GB300 NVL72 的吞吐量为 1761 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.36。GB300 NVL72 的成本效率高出 35%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 38%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:2597.9GB300 NVL72:10515.5 | B300:1754.8GB300 NVL72:7480.0 | B300:1277.6GB300 NVL72:1761.2 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.242GB300 NVL72:$0.061 | B300:$0.358GB300 NVL72:$0.086 | B300:$0.491GB300 NVL72:$0.364 |
| tok/s/MW | B300:1367336GB300 NVL72:4960129 | B300:923579GB300 NVL72:3528310 | B300:672435GB300 NVL72:830752 |
| 并发数 | B300:~20GB300 NVL72:~1010 | B300:~9GB300 NVL72:~615 | B300:~5GB300 NVL72:~81 |
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