对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 B300（NVIDIA Blackwell）在 GLM 5.3 744B 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 GLM 5.3 744B 的 131 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 10193 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；B300 的吞吐量为 12379 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。B200 的成本效率高出 8%；B300 的单芯片吞吐量高出 21%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 178 tok/s/user 时，B200 与 B300 的吞吐量分别为 8396 和 7458 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.06 和 $0.08。B200 的成本效率高出 47%；B200 的单芯片吞吐量高出 13%。
以 226 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，B200 的吞吐量为 5792 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08；B300 的吞吐量为 5308 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12。B200 的成本效率高出 43%；B200 的单芯片吞吐量高出 9%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:10192.7B300:12379.0 | B200:8396.4B300:7457.5 | B200:5791.6B300:5307.6 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.047B300:$0.051 | B200:$0.057B300:$0.084 | B200:$0.083B300:$0.118 |
| tok/s/MW | B200:5960668B300:6515263 | B200:4910155B300:3925003 | B200:3386922B300:2793471 |
| 并发数 | B200:~30B300:~15 | B200:~38B300:~10 | B200:~7B300:~6 |
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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