对比 H100（NVIDIA Hopper）与 H200（NVIDIA Hopper）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 48 tok/s/user 时，H100 的吞吐量为 1316 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.25；H200 的吞吐量为 6378 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。H200 的成本效率高出 365%；H200 的单芯片吞吐量高出 385%。
在 Muse Spark Open 816B 的 88 tok/s/user 运行点，H100 的吞吐量为 1316 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.25；H200 的吞吐量为 4947 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。H200 的成本效率高出 261%；H200 的单芯片吞吐量高出 276%。
当 Muse Spark Open 816B 的目标交互性为 127 tok/s/user 时，H100 与 H200 的吞吐量分别为 1316 和 3485 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.25 和 $0.10。H200 的成本效率高出 154%；H200 的单芯片吞吐量高出 165%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H100:1315.8H200:6377.7 | H100:1315.8H200:4946.5 | H100:1315.8H200:3484.6 |
| 成本（$/M tok） | H100:$0.247H200:$0.053 | H100:$0.247H200:$0.069 | H100:$0.247H200:$0.097 |
| tok/s/MW | H100:960474H200:4655246 | H100:960474H200:3610586 | H100:960474H200:2543511 |
| 并发数 | H100:~1H200:~14 | H100:~1H200:~9 | H100:~1H200:~6 |
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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