对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Kimi K3 2.8T 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 Kimi K3 2.8T 的 56 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 4173 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12；GB200 NVL72 的吞吐量为 4090 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.13。B200 的成本效率高出 10%；B200 的单芯片吞吐量高出 2%。
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 104 tok/s/user 时，B200 与 GB200 NVL72 的吞吐量分别为 2102 和 2269 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.23 和 $0.23。每 token 成本基本持平；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 8%。
以 151 tok/s/user 为目标运行 Kimi K3 2.8T 时，B200 的吞吐量为 1311 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.37；GB200 NVL72 的吞吐量为 1020 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.51。B200 的成本效率高出 38%；B200 的单芯片吞吐量高出 29%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:4173.1GB200 NVL72:4089.6 | B200:2102.0GB200 NVL72:2268.8 | B200:1310.8GB200 NVL72:1019.9 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.115GB200 NVL72:$0.126 | B200:$0.229GB200 NVL72:$0.228 | B200:$0.367GB200 NVL72:$0.507 |
| tok/s/MW | B200:2440388GB200 NVL72:2186971 | B200:1229257GB200 NVL72:1213257 | B200:766551GB200 NVL72:545383 |
| 并发数 | B200:~15GB200 NVL72:~16 | B200:~6GB200 NVL72:~16 | B200:~3GB200 NVL72:~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。
当前选择没有可绘制的测量数据。请检查上方的基准测试设置，或调整快捷筛选。
