DeepSeek R1 · 芯片对比

DeepSeek R1 — MI300X vs MI325X

MI300X（AMD CDNA 3）与 MI325X（AMD CDNA 3）在 DeepSeek R1 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。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。

MI300X 在 DeepSeek R1 上以 24 tok/s/user 运行时达到 710 tok/s/chip（每百万 token $0.37）；MI325X 达到 872 tok/s/chip（$0.35）。MI325X 每 token 成本低 6%；MI325X 每芯片吞吐量高出 23%。

DeepSeek R1 在 33 tok/s/user 交互性下的吞吐量：MI300X 为 586 tok/s/chip，MI325X 为 715。每百万 token 成本分别为 $0.45 和 $0.43。MI325X 每 token 成本低 6%；MI325X 每芯片吞吐量高出 22%。

MI300X / MI325X 在 DeepSeek R1 上以 42 tok/s/user 运行：406 / 511 tok/s/chip，$0.65 / $0.60 每百万 token。MI325X 每 token 成本低 9%；MI325X 每芯片吞吐量高出 26%。（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。）

查看每美元性能对比 →

Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.

Metric	Interactivity (tok/s/user)	Interactivity (tok/s/user)	Interactivity (tok/s/user)
Throughput (tok/s/chip)	MI300X:710.4MI325X:871.9	MI300X:585.6MI325X:715.4	MI300X:406.3MI325X:510.9
Cost ($/M tok)	MI300X:$0.371MI325X:$0.350	MI300X:$0.451MI325X:$0.427	MI300X:$0.650MI325X:$0.598
tok/s/MW	MI300X:511113MI325X:515937	MI300X:421292MI325X:423327	MI300X:292288MI325X:302301
Concurrency	MI300X:~28MI325X:~35	MI300X:~18MI325X:~21	MI300X:~10MI325X:~12

推理性能

不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。

模型

场景

Y 轴指标

芯片配置

每 1 美元可购买的总 token 数（自有 - Neocloud Giant） vs. 交互性

DeepSeek R1 0528 671B • FP4 • 8K / 1K • 来源：SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr： VR200: 3.61H100: 1.55H200: 1.59B200: 2.07B300: 2.52GB200: 2.26GB300: 2.79MI300X: 1.16MI325X: 1.32MI355X: 2.09RTX6000PRO: 0.75Jalapeño (Teacup): 1.56

来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。

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