DeepSeek-V4-PRO AI 模型測試：英偉達 Vera Rubin 每兆瓦吞吐量達 GB300 的 30 倍

作者：小泵 責編：小泵 評論： 8 月 24 日消息，英偉達昨日使用 SemiAnalysis AgentX 工作負載，以 DeepSeek-v4-PRO 1.6T 模型評估測試，顯示 Vera Rubin 每兆瓦吞吐量達到 Blackwell 的 30 倍。每兆瓦吞吐量（Tokens per Megawatt，簡稱 tokens / MW）是衡量 AI 數據中心在固定電力額度下能產出多少 AI Token 的核心能效指標。

援引博文介紹，SemiAnalysis AgentX 通過 4 項指標，重點評估智能體編程推理工作負載：端到端歸一化交互性按請求提交至最終 Token 到達的完整時間計算，反映包含首個 Token 等待時間在內的用戶可見輸出效率；標準交互性只統計首個 Token 至最後一個 Token 之間的生成階段。端到端延遲統計單次請求從提交到最終輸出 Token 到達的總時長首個 Token 延遲（TTFT）則統計提交請求到首個輸出 Token 到達的時間。在 DeepSeek-v4-PRO 1.

6T 工作負載中，採用 GB300 NVL72 的 Grace Blackwell 服務器，每兆瓦吞吐量達到 H200 NVL8 Hopper 方案的 15 倍。Blackwell 每百萬 Token 成本約為上一代的 1/10，運營方可以在相同電力和基礎設施預算下支持更多智能體，或以更低運營成本維持相同智能體容量。而 Vera Rubin 進一步提升該優勢，在 DeepSeek V4 Pro 模型上，Vera Rubin NVL72 的每兆瓦吞吐量約為 GB300 NVL72 的 30 倍。

Vera Rubin NVL72 的每百萬 Token 成本是 GB300 NVL72 的 35 分之一，能夠持續、大規模地運行智能體，滿足客戶各種工作負載的需求。

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