对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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 171 tok/s/user 运行点，B300 的吞吐量为 7311 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09；H200 在该运行点暂无数据。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 217 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 5171 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12；H200 在该运行点尚未测试。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 262 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 4002 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.16；H200 在该运行点暂无基准测试数据。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:7310.5H200:— | B300:5170.9H200:— | B300:4002.3H200:— |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.086H200:— | B300:$0.121H200:— | B300:$0.157H200:— |
| tok/s/MW | B300:3847647H200:— | B300:2721500H200:— | B300:2106449H200:— |
| 并发数 | B300:~9H200:— | B300:~6H200:— | B300:~4H200:— |
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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