对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 Vera Rubin NVL72（NVIDIA Vera Rubin）在 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 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 104 tok/s/user 为目标运行 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 时，B200 的吞吐量为 56330 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 208116 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00。Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 77%；Vera Rubin NVL72 的单芯片吞吐量高出 269%。
156 tok/s/user 位于 53–259 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B200 运行 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的吞吐量为 35280 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 159188 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 116%；Vera Rubin NVL72 的单芯片吞吐量高出 351%。
将 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的目标交互性设为 207 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 18616 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 104162 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。Vera Rubin NVL72 的成本效率高出 168%；Vera Rubin NVL72 的单芯片吞吐量高出 460%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:56330.0Vera Rubin NVL72:208115.7 | B200:35279.9Vera Rubin NVL72:159187.8 | B200:18616.5Vera Rubin NVL72:104162.4 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.009Vera Rubin NVL72:$0.005 | B200:$0.014Vera Rubin NVL72:$0.006 | B200:$0.026Vera Rubin NVL72:$0.010 |
| tok/s/MW | B200:32941517Vera Rubin NVL72:63065349 | B200:20631535Vera Rubin NVL72:48238716 | B200:10886821Vera Rubin NVL72:31564372 |
| 并发数 | B200:~12Vera Rubin NVL72:~272 | B200:~7Vera Rubin NVL72:~265 | B200:~2Vera Rubin NVL72:~173 |
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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