对比 B200(NVIDIA Blackwell)与 B300(NVIDIA Blackwell)在 MiniMax M3 428B 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 MiniMax M3 428B 的 143 tok/s/user 运行点,B200 的吞吐量为 39261 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.01;B300 的吞吐量为 43649 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.01。B200 的成本效率高出 18%;B300 的单芯片吞吐量高出 11%。
当 MiniMax M3 428B 的目标交互性为 221 tok/s/user 时,B200 与 B300 的吞吐量分别为 20474 和 22162 tok/s/chip,每百万 token 成本分别为 $0.02 和 $0.03。B200 的成本效率高出 21%;B300 的单芯片吞吐量高出 8%。
以 298 tok/s/user 为目标运行 MiniMax M3 428B 时,B200 的吞吐量为 7505 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.06;B300 的吞吐量为 8629 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.07。B200 的成本效率高出 14%;B300 的单芯片吞吐量高出 15%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | B200:39261.0B300:43648.9 | B200:20474.4B300:22162.3 | B200:7504.6B300:8629.1 |
| 成本($/M tok) | B200:$0.012B300:$0.014 | B200:$0.023B300:$0.028 | B200:$0.064B300:$0.073 |
| tok/s/MW | B200:22959665B300:22973125 | B200:11973325B300:11664360 | B200:4388656B300:4541609 |
| 并发数 | B200:~23B300:~25 | B200:~14B300:~15 | B200:~3B300:~5 |
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。
TCO $/chip/hr:
来源: SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算功耗,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算能耗,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。
有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。
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