Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B · 芯片对比
Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B — H200 与 TPU7x
对比 H200（NVIDIA Hopper）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 109 tok/s/user 时，H200 的吞吐量为 23,466 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.014；TPU7x 的吞吐量为 30,491 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.009。TPU7x 的每 token 成本低 35%；TPU7x 的单芯片吞吐量高出 30%。
在 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的 148 tok/s/user 运行点，H200 的吞吐量为 12,229 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.028；TPU7x 的吞吐量为 23,592 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.012。TPU7x 的每 token 成本低 56%；TPU7x 的单芯片吞吐量高出 93%。
当 Qwen 3.8 Flash Next 176B-A6B 的目标交互性为 187 tok/s/user 时，H200 与 TPU7x 的吞吐量分别为 6,893 和 18,318 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.049 和 $0.016。TPU7x 的每 token 成本低 68%；TPU7x 的单芯片吞吐量高出 166%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值，即可比较不同运行点。
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H20023,466TPU7x30,491 | H20012,229TPU7x23,592 | H2006,893TPU7x18,318 |
| 成本（$/M tok） | H200$0.014TPU7x$0.009 | H200$0.028TPU7x$0.012 | H200$0.049TPU7x$0.016 |
| tok/s/MW | H20017,128,281TPU7x25,262,101 | H2008,926,258TPU7x19,546,353 | H2005,031,335TPU7x15,176,401 |
| 并发数 | H200~9TPU7x~22 | H200~8TPU7x~15 | H200~1TPU7x~12 |