对比 H100（NVIDIA Hopper）与 MI355X（AMD CDNA 4）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 →
108 tok/s/user 接近 43–303 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，H100 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 9248 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；MI355X 的吞吐量为 115298 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00。MI355X 的成本效率高出 872%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 1147%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 173 tok/s/user 时，H100 的吞吐量为 6143 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI355X 的吞吐量为 78169 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 893%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 1173%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 238 tok/s/user 时，H100 的吞吐量为 3968 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08；MI355X 的吞吐量为 45535 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 795%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 1047%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H100:9248.5MI355X:115297.8 | H100:6142.8MI355X:78169.0 | H100:3968.3MI355X:45535.3 |
| 成本（$/M tok） | H100:$0.035MI355X:$0.004 | H100:$0.053MI355X:$0.005 | H100:$0.082MI355X:$0.009 |
| tok/s/MW | H100:6750703MI355X:55166433 | H100:4483795MI355X:37401422 | H100:2896571MI355X:21787223 |
| 并发数 | H100:~12MI355X:~33 | H100:~7MI355X:~32 | H100:~4MI355X:~13 |
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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