GLM 5.3 744B · 芯片对比

GLM 5.3 744B — B300 vs MI355X

B300NVIDIA Blackwell)与 MI355XAMD CDNA 4)在 GLM 5.3 744B 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。

AgentX 回放真实的编码 agent 会话,而不是固定长度的 prompt,因此上下文随轮次不断增长,每个请求的大部分内容由 cache 提供而无需重新计算。这让对比变成一个系统问题:跨节点的 KV 传输、prefix 感知路由与 cache 容量,都会与芯片原始吞吐量一同影响曲线。固定序列负载仍然是衡量 kernel 与芯片性能的干净基线,因此两种场景回答的是关于同一硬件的不同问题。 进一步了解 AgentX

在 126–157 tok/s/user 交互性区间的低端,即 GLM 5.3 744B 上以 133 tok/s/user 运行时:B300 达到 11884 tok/s/chip($0.05/百万 token),MI355X 达到 2764($0.15/百万)。B300 每 token 成本低 185%;B300 每芯片吞吐量高出 330%。

以 142 tok/s/user 为目标在 GLM 5.3 744B 上运行时,B300 产出 10471 tok/s/chip(每百万 token $0.06),MI355X 产出 1858($0.22)。B300 每 token 成本低 274%;B300 每芯片吞吐量高出 463%。

在 GLM 5.3 744B 上以 150 tok/s/user 交互性运行时,B300 吞吐量为 9342 tok/s/chip,每百万 token 成本 $0.07;MI355X 吞吐量为 1751 tok/s/chip,成本 $0.24。B300 每 token 成本低 254%;B300 每芯片吞吐量高出 434%。 (数据反映此 URL 的默认 agentic-traces · fp4 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)
B300:11883.5MI355X:2763.7
B300:10471.4MI355X:1858.3
B300:9341.5MI355X:1750.8
Cost ($/M tok)
B300:$0.053MI355X:$0.151
B300:$0.060MI355X:$0.224
B300:$0.067MI355X:$0.238
tok/s/MW
B300:6254481MI355X:1322360
B300:5511250MI355X:889126
B300:4916580MI355X:837691
Concurrency
B300:~16MI355X:~2
B300:~15MI355X:~2
B300:~14MI355X:~2

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。