对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI325X（AMD CDNA 3）在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 上的 AI 推理基准测试结果，涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标，操作方式与主推理图表相同。
AgentX 回放真实的 coding agent 会话，而非定长 prompt。随着会话轮次增加，上下文不断增长；每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取，无需重新计算。因此，这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量，还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线；两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →
以 71 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 732212 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI325X 的吞吐量为 14345 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。GB300 NVL72 的成本效率高出 2331%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 5004%。
119 tok/s/user 位于 24–215 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，GB300 NVL72 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 732212 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI325X 的吞吐量为 8126 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。GB300 NVL72 的成本效率高出 4191%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 8911%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 167 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 712146 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI325X 的吞吐量为 4106 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。GB300 NVL72 的成本效率高出 8160%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 17245%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72:732211.8MI325X:14344.5 | GB300 NVL72:732211.8MI325X:8125.9 | GB300 NVL72:712146.2MI325X:4105.7 |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72:$0.001MI325X:$0.021 | GB300 NVL72:$0.001MI325X:$0.038 | GB300 NVL72:$0.001MI325X:$0.074 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:345382939MI325X:8487892 | GB300 NVL72:345382939MI325X:4808213 | GB300 NVL72:335918004MI325X:2429398 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~4096MI325X:~6 | GB300 NVL72:~4096MI325X:~2 | GB300 NVL72:~3867MI325X:~1 |
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。
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