对比 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（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 159 tok/s/user 运行点，GB200 NVL72 的吞吐量为 25751 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；GB300 NVL72 的吞吐量为 32568 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。GB300 NVL72 的成本效率高出 2%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 26%。
当 MiniMax M3 428B 的目标交互性为 218 tok/s/user 时，GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐量分别为 18678 和 21832 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.03 和 $0.03。GB200 NVL72 的成本效率高出 6%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 17%。
以 277 tok/s/user 为目标运行 MiniMax M3 428B 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 8316 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06；GB300 NVL72 的吞吐量为 13103 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB300 NVL72 的成本效率高出 27%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 58%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:25750.9GB300 NVL72:32567.6 | GB200 NVL72:18677.9GB300 NVL72:21832.5 | GB200 NVL72:8316.4GB300 NVL72:13103.4 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.020GB300 NVL72:$0.020 | GB200 NVL72:$0.028GB300 NVL72:$0.029 | GB200 NVL72:$0.062GB300 NVL72:$0.049 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:13770532GB300 NVL72:15362054 | GB200 NVL72:9988177GB300 NVL72:10298334 | GB200 NVL72:4447261GB300 NVL72:6180856 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~16GB300 NVL72:~29 | GB200 NVL72:~11GB300 NVL72:~20 | GB200 NVL72:~4GB300 NVL72:~24 |
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。
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MiniMax M3 428B 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性