对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 Vera Rubin NVL72（NVIDIA Vera Rubin）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 →
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 125 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 2217 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.22；Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 40202 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 769%；Vera Rubin NVL72 的单芯片吞吐量高出 1713%。
在 Kimi K3 2.8T 的 148 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 1703 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.28；Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 35774 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 906%；Vera Rubin NVL72 的单芯片吞吐量高出 2000%。
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 170 tok/s/user 时，B200 与 Vera Rubin NVL72 的吞吐量分别为 1307 和 31907 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.37 和 $0.03。Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 1070%；Vera Rubin NVL72 的单芯片吞吐量高出 2342%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:2216.9Vera Rubin NVL72:40201.7 | B200:1703.4Vera Rubin NVL72:35773.7 | B200:1306.8Vera Rubin NVL72:31907.2 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.217Vera Rubin NVL72:$0.025 | B200:$0.282Vera Rubin NVL72:$0.028 | B200:$0.368Vera Rubin NVL72:$0.031 |
| tok/s/MW | B200:1296406Vera Rubin NVL72:12182327 | B200:996165Vera Rubin NVL72:10840507 | B200:764183Vera Rubin NVL72:9668851 |
| 并发数 | B200:~6Vera Rubin NVL72:~224 | B200:~4Vera Rubin NVL72:~191 | B200:~3Vera Rubin NVL72:~162 |
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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