对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（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 →
将 GLM 5.3 744B 的目标交互性设为 150 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 12589 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；GB300 NVL72 的吞吐量为 15953 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。B200 的成本效率高出 5%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 27%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 208 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 9014 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；GB300 NVL72 的吞吐量为 10308 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。B200 的成本效率高出 17%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 14%。
在 GLM 5.3 744B 的 266 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 6642 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07；GB300 NVL72 的吞吐量为 4008 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.16。B200 的成本效率高出 121%；B200 的单芯片吞吐量高出 66%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:12589.2GB300 NVL72:15953.3 | B200:9013.8GB300 NVL72:10307.9 | B200:6642.5GB300 NVL72:4007.6 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.038GB300 NVL72:$0.040 | B200:$0.053GB300 NVL72:$0.062 | B200:$0.072GB300 NVL72:$0.160 |
| tok/s/MW | B200:7362093GB300 NVL72:7525120 | B200:5271241GB300 NVL72:4862225 | B200:3884491GB300 NVL72:1890356 |
| 并发数 | B200:~9GB300 NVL72:~56 | B200:~5GB300 NVL72:~21 | B200:~2GB300 NVL72:~4 |
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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