Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B · 芯片对比
Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B — GB300 NVL72 与 TPU7x
对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 TPU7x（Google Ironwood）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 →
当 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的目标交互性为 124 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 186,162 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.003；TPU7x 在该运行点暂无基准测试数据。
在 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的 214 tok/s/user 运行点，GB300 NVL72 的吞吐量为 115,821 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.006；TPU7x 在该运行点暂无数据。
当 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的目标交互性为 304 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 75,399 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.009；TPU7x 在该运行点尚未测试。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值，即可比较不同运行点。
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72186,162TPU7x— | GB300 NVL72115,821TPU7x— | GB300 NVL7275,399TPU7x— |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72$0.003TPU7x— | GB300 NVL72$0.006TPU7x— | GB300 NVL72$0.009TPU7x— |
| tok/s/MW | GB300 NVL7287,812,451TPU7x— | GB300 NVL7254,632,428TPU7x— | GB300 NVL7235,565,694TPU7x— |
| 并发数 | GB300 NVL72~41TPU7x— | GB300 NVL72~20TPU7x— | GB300 NVL72~13TPU7x— |