Qwen 3.5 397B-A17B — B300 vs GB200 NVL72 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Qwen 3.5 397B-A17B 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 92 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B300 $0.13、GB200 NVL72 $0.05；GB200 NVL72 每美元多产出 156% 的 token。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 138 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.18，GB200 NVL72 为 $0.10。GB200 NVL72 在此工作点上的成本效率高出 82%。
GB200 NVL72 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 184 tok/s/user 运行时领先于 B300——每百万 token 成本 $0.15 对 $0.25，差距达 61%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Chip 定价（所属云服务商）： B300 $2.26/chip/hr · GB200 NVL72 $1.86/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B300:$0.129GB200 NVL72:$0.050 | B300:$0.182GB200 NVL72:$0.100 | B300:$0.246GB200 NVL72:$0.153 |
| Concurrency | B300:~25GB200 NVL72:~1042 | B300:~12GB200 NVL72:~133 | B300:~7GB200 NVL72:~41 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。