对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Muse Spark Open 816B 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 Muse Spark Open 816B 的目标交互性为 123 tok/s/user 时，B300 与 GB200 NVL72 的吞吐量分别为 20311 和 18284 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 9%；B300 的单芯片吞吐量高出 11%。
以 189 tok/s/user 为目标运行 Muse Spark Open 816B 时，B300 的吞吐量为 13005 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；GB200 NVL72 的吞吐量为 8872 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。B300 的成本效率高出 21%；B300 的单芯片吞吐量高出 47%。
255 tok/s/user 接近 57–321 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，B300 运行 Muse Spark Open 816B 的吞吐量为 6048 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.10；GB200 NVL72 的吞吐量为 5701 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。GB200 NVL72 的成本效率高出 15%；B300 的单芯片吞吐量高出 6%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:20310.7GB200 NVL72:18283.8 | B300:13004.6GB200 NVL72:8872.1 | B300:6047.9GB200 NVL72:5700.9 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.031GB200 NVL72:$0.028 | B300:$0.048GB200 NVL72:$0.058 | B300:$0.104GB200 NVL72:$0.091 |
| tok/s/MW | B300:10689865GB200 NVL72:9777452 | B300:6844537GB200 NVL72:4744416 | B300:3183094GB200 NVL72:3048613 |
| 并发数 | B300:~15GB200 NVL72:~13 | B300:~10GB200 NVL72:~7 | B300:~4GB200 NVL72:~3 |
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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