对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 GB200 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 →
以 137 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，B300 的吞吐量为 11622 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；GB200 NVL72 的吞吐量为 12883 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。GB200 NVL72 的成本效率高出 35%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 11%。
182 tok/s/user 位于 92–273 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B300 运行 GLM 5.3 744B 的吞吐量为 7303 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09；GB200 NVL72 的吞吐量为 9703 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB200 NVL72 的成本效率高出 61%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 33%。
将 GLM 5.3 744B 的目标交互性设为 228 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 5206 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12；GB200 NVL72 的吞吐量为 5652 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。GB200 NVL72 的成本效率高出 32%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 9%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:11622.0GB200 NVL72:12882.7 | B300:7303.0GB200 NVL72:9703.1 | B300:5205.7GB200 NVL72:5652.2 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.054GB200 NVL72:$0.040 | B300:$0.086GB200 NVL72:$0.053 | B300:$0.121GB200 NVL72:$0.091 |
| tok/s/MW | B300:6116829GB200 NVL72:6889127 | B300:3843703GB200 NVL72:5188833 | B300:2739867GB200 NVL72:3022558 |
| 并发数 | B300:~15GB200 NVL72:~69 | B300:~10GB200 NVL72:~46 | B300:~6GB200 NVL72:~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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