对比 GB200 NVL72（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 →
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 63 tok/s/user 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 3674 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.14；GB300 NVL72 的吞吐量为 13215 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB300 NVL72 的成本效率高出 190%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 260%。
在 Kimi K3 2.8T 的 108 tok/s/user 运行点，GB200 NVL72 的吞吐量为 2154 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.24；GB300 NVL72 的吞吐量为 9163 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。GB300 NVL72 的成本效率高出 243%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 325%。
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 153 tok/s/user 时，GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐量分别为 981 和 6306 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.53 和 $0.10。GB300 NVL72 的成本效率高出 417%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 543%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:3673.9GB300 NVL72:13215.1 | GB200 NVL72:2153.6GB300 NVL72:9163.1 | GB200 NVL72:981.4GB300 NVL72:6305.9 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.141GB300 NVL72:$0.049 | GB200 NVL72:$0.240GB300 NVL72:$0.070 | GB200 NVL72:$0.526GB300 NVL72:$0.102 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:1964657GB300 NVL72:6233542 | GB200 NVL72:1151643GB300 NVL72:4322231 | GB200 NVL72:524808GB300 NVL72:2974460 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~16GB300 NVL72:~51 | GB200 NVL72:~15GB300 NVL72:~48 | GB200 NVL72:~2GB300 NVL72:~32 |
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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