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 138 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 10091 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；B300 的吞吐量为 11100 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。B200 的成本效率高出 19%；B300 的单芯片吞吐量高出 10%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 192 tok/s/user 时，B200 与 B300 的吞吐量分别为 6951 和 7530 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.07 和 $0.08。B200 的成本效率高出 21%；B300 的单芯片吞吐量高出 8%。
以 247 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，B200 的吞吐量为 4541 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.11；B300 的吞吐量为 5056 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12。B200 的成本效率高出 17%；B300 的单芯片吞吐量高出 11%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:10090.6B300:11100.3 | B200:6950.8B300:7529.6 | B200:4541.2B300:5055.6 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.048B300:$0.057 | B200:$0.069B300:$0.083 | B200:$0.106B300:$0.124 |
| tok/s/MW | B200:5900942B300:5842287 | B200:4064818B300:3962957 | B200:2655655B300:2660818 |
| 并发数 | B200:~34B300:~14 | B200:~8B300:~10 | B200:~5B300:~5 |
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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