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 119 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 13512 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；B300 的吞吐量为 15056 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。B200 的成本效率高出 17%；B300 的单芯片吞吐量高出 11%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 186 tok/s/user 时，B200 与 B300 的吞吐量分别为 10643 和 7598 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.05 和 $0.08。B200 的成本效率高出 83%；B200 的单芯片吞吐量高出 40%。
以 253 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，B200 的吞吐量为 6912 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07；B300 的吞吐量为 5949 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.11。B200 的成本效率高出 52%；B200 的单芯片吞吐量高出 16%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:13511.8B300:15055.8 | B200:10643.0B300:7597.5 | B200:6911.7B300:5948.6 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.036B300:$0.042 | B200:$0.045B300:$0.083 | B200:$0.070B300:$0.106 |
| tok/s/MW | B200:7901656B300:7924127 | B200:6224005B300:3998695 | B200:4041955B300:3130835 |
| 并发数 | B200:~12B300:~18 | B200:~6B300:~11 | B200:~3B300:~2 |
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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