等交互性
也称为 iso-interactivity、匹配交互性、相同 token 速率
先用大白话
等交互性就是让不同系统以相同速度向用户显示文字，再比较背后的硬件效率。
技术定义
等交互性是指在相同的每用户生成速度下比较不同系统。
工程细节
不同方案的并发点很少正好落在相同 tok/s/user。等交互性比较会在各自 Pareto 前沿上对共同目标插值，再比较该点的吞吐量、成本或效率。
为什么重要
固定用户体验可以避免常见基准错误：某系统只有在让每个请求更慢时才达到更高吞吐量，却被错误地称为更快。
如何在 InferenceX 中解读
InferenceX 文章使用等交互性表格比较硬件、精度和软件；超出实测前沿的值会标记为不可达，而不会向观测区间之外外推。
参考资料
在真实基准中理解这一概念
B200 NVFP4 对比 H200 FP8 运行 GLM-5：SGLang MTP 下性价比提升高达 3.65 倍
两款 GPU 均运行 SGLang EAGLE MTP；Blackwell 世代在峰值处带来约 1.2 倍的性价比提升，NVIDIA GLM-5-NVFP4 检查点搭配 FlashInfer TRT-LLM 稀疏 MLA 在 8K/1K 场景下再叠加约 2.4–3.0 倍优势
B200 NVFP4 vs H100 FP8 运行 MiniMax-M2.5：vLLM 下每美元性能最高提升 8.2 倍
vLLM PR #36307 为 MiniMax 在 B200 上解锁了 trtllm-gen FP8 MoE 模块化内核；结合 NVFP4，在 8K/1K 负载下性能/成本从 22 tok/s/user 时的 4.0 倍扩大到 110 tok/s/user 时的 8.2 倍
B200 NVFP4 对比 H200 INT4 运行 Kimi K2.5/K2.6：性价比提升高达 2.95 倍
在 vLLM 8K/1K 工作负载下，B200 NVFP4 路径在 30–90 tok/s/user 推理区间内每百万 tokens 成本比 H200 INT4 低 2.71x–2.95x，比同一 B200 硬件上的 INT4 低 2.45x–2.74x。三个因素——B200 的 HBM 带宽、HBM 容量和 NVFP4 张量核心——可清晰分解该优势
GB300 NVL72 vs GB200 NVL72 推理性能与性价比对比 — DeepSeek-V4-Pro 1.6T：吞吐量最高提升 2.83 倍
DSv4-Pro FP4 8K/1K，Dynamo+vLLM，两套机架均采用分离式部署。GB300 多出 50% 的 HBM（每 GPU 288 GB vs 192 GB）解锁了 GB200 无法容纳的更宽预填充+解码配方——尽管单 GPU TCO 溢价 20%，曲线中段性价比仍提升 2.31 倍。