对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 B300（NVIDIA Blackwell）在 MiniMax M3.1 Flash 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 →
当 MiniMax M3.1 Flash 428B 的目标交互性为 142 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 58986 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；B300 的吞吐量为 61323 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。B200 的成本效率高出 26%；B300 的单芯片吞吐量高出 4%。
在 MiniMax M3.1 Flash 428B 的 278 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 32539 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；B300 的吞吐量为 23011 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。B200 的成本效率高出 85%；B200 的单芯片吞吐量高出 41%。
当 MiniMax M3.1 Flash 428B 的目标交互性为 414 tok/s/user 时，B200 与 B300 的吞吐量分别为 15014 和 9547 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.03 和 $0.07。B200 的成本效率高出 105%；B200 的单芯片吞吐量高出 57%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:58986.4B300:61322.9 | B200:32539.5B300:23011.0 | B200:15013.7B300:9546.8 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.008B300:$0.010 | B200:$0.015B300:$0.027 | B200:$0.032B300:$0.066 |
| tok/s/MW | B200:34494965B300:32275212 | B200:19028922B300:12111055 | B200:8779943B300:5024651 |
| 并发数 | B200:~32B300:~41 | B200:~18B300:~12 | B200:~7B300:~4 |
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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