对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 GB300 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 →
以 64 tok/s/user 为目标运行 Kimi K3 2.8T 时，B300 的吞吐量为 5174 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12；GB300 NVL72 的吞吐量为 13160 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB300 NVL72 的成本效率高出 149%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 154%。
111 tok/s/user 位于 19–202 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B300 运行 Kimi K3 2.8T 的吞吐量为 3690 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.17；GB300 NVL72 的吞吐量为 8990 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。GB300 NVL72 的成本效率高出 138%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 144%。
将 Kimi K3 2.8T 的目标交互性设为 157 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 2065 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.30；GB300 NVL72 的吞吐量为 6060 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.11。GB300 NVL72 的成本效率高出 187%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 194%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:5174.0GB300 NVL72:13159.7 | B300:3689.8GB300 NVL72:8990.1 | B300:2064.6GB300 NVL72:6059.8 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.121GB300 NVL72:$0.049 | B300:$0.170GB300 NVL72:$0.071 | B300:$0.304GB300 NVL72:$0.106 |
| tok/s/MW | B300:2723174GB300 NVL72:6207425 | B300:1942020GB300 NVL72:4240603 | B300:1086621GB300 NVL72:2858404 |
| 并发数 | B300:~8GB300 NVL72:~53 | B300:~5GB300 NVL72:~48 | B300:~1GB300 NVL72:~29 |
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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