对比 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）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 →
以 81 tok/s/user 为目标运行 MiniMax M3.1 Flash 428B 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 52698 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H200 的吞吐量为 9854 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。GB200 NVL72 的成本效率高出 251%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 435%。
152 tok/s/user 位于 10–294 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，GB200 NVL72 运行 MiniMax M3.1 Flash 428B 的吞吐量为 43465 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；H200 的吞吐量为 7133 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。GB200 NVL72 的成本效率高出 300%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 509%。
将 MiniMax M3.1 Flash 428B 的目标交互性设为 223 tok/s/user 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 28152 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；H200 的吞吐量为 4231 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。GB200 NVL72 的成本效率高出 336%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 565%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:52698.4H200:9854.4 | GB200 NVL72:43464.7H200:7132.8 | GB200 NVL72:28151.6H200:4231.4 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.010H200:$0.034 | GB200 NVL72:$0.012H200:$0.048 | GB200 NVL72:$0.018H200:$0.080 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:28180958H200:7192983 | GB200 NVL72:23243173H200:5206434 | GB200 NVL72:15054326H200:3088604 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~32H200:~16 | GB200 NVL72:~26H200:~10 | GB200 NVL72:~16H200:~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。
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