对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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 52 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 4452 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.11；H200 的吞吐量为 70 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $4.85。B200 的成本效率高出 4393%；B200 的单芯片吞吐量高出 6271%。
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 104 tok/s/user 时，B200 与 H200 的吞吐量分别为 2102 和 70 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.23 和 $4.85。B200 的成本效率高出 2022%；B200 的单芯片吞吐量高出 2908%。
以 155 tok/s/user 为目标运行 Kimi K3 2.8T 时，B200 的吞吐量为 1271 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.38；H200 的吞吐量为 70 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $4.85。B200 的成本效率高出 1183%；B200 的单芯片吞吐量高出 1719%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:4451.9H200:69.9 | B200:2102.0H200:69.9 | B200:1271.0H200:69.9 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.108H200:$4.850 | B200:$0.229H200:$4.850 | B200:$0.378H200:$4.850 |
| tok/s/MW | B200:2603424H200:51001 | B200:1229257H200:51001 | B200:743296H200:51001 |
| 并发数 | B200:~16H200:~1 | B200:~6H200:~1 | B200:~3H200:~1 |
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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