Blackwell'e resmen fark attı
Nvidia'nın paylaştığı bilgilere göre, elde edilen sonuçlar gerçek dünyadaki agentic coding senaryolarından alınan verilerle ölçülmüş durumda. Testlerde kullanılan SemiAnalysis AgentX platformu, Kimi K3, MiniMax M3, GLM5.3, Qwen3.5 ve DeepSeek V4 Pro gibi farklı yapay zeka modellerinin agentic coding çıkarım performansını değerlendiriyor.
Model boyutu arttığında Blackwell’ın avantajı daha da belirgin hale geliyor. Kimi K3 2.8T modeliyle yapılan testte GB300 NVL72, Hopper'a kıyasla megawatt başına 80 kat daha yüksek throughput (verim) sağladı. Kullanıcı başına etkileşimli çıktı hızı ise saniyede 215 token seviyesine ulaştı. Ancak Nvidia'nın asıl dikkat çektiği sonuçlar Vera Rubin tarafında ortaya çıkıyor.
Maliyet tarafındaki fark daha da dikkat çekici. Vera Rubin’in agentic coding iş yüklerinde milyon token başına maliyeti Blackwell'a göre 35 kata kadar daha düşük. Bu durum, aynı altyapı ve güç bütçesi içerisinde çok daha fazla yapay zeka ajanının sürekli çalıştırılmasına imkan verebilir. Ayrıca Nvidia, DSX MaxLPS gibi güç yönetimi teknolojileri sayesinde aynı megawatt bütçesi içerisinde yapay zeka fabrikalarının yüzde 40'a kadar daha fazla GPU barındırabileceğini belirtiyor.
