GLM 5.3 744B — H200 vs MI325X
H200（NVIDIA Hopper）与 MI325X（AMD CDNA 3）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 2–84 tok/s/user 交互性区间的低端，即 GLM 5.3 744B 上以 23 tok/s/user 运行时：H200 达到 844 tok/s/chip（$0.40/百万 token），MI325X 达到 750（$0.41/百万）。H200 每 token 成本低 1%；H200 每芯片吞吐量高出 13%。
以 43 tok/s/user 为目标在 GLM 5.3 744B 上运行时，H200 产出 844 tok/s/chip（每百万 token $0.40），MI325X 产出 688（$0.44）。H200 每 token 成本低 11%；H200 每芯片吞吐量高出 23%。
在 GLM 5.3 744B 上以 64 tok/s/user 交互性运行时，H200 吞吐量为 844 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.40；MI325X 吞吐量为 688 tok/s/chip，成本 $0.44。H200 每 token 成本低 11%；H200 每芯片吞吐量高出 23%。 （数据反映此 URL 的默认 agentic-traces · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/chip) | H200:843.9MI325X:750.1 | H200:843.9MI325X:688.2 | H200:843.9MI325X:688.2 |
| Cost ($/M tok) | H200:$0.402MI325X:$0.407 | H200:$0.402MI325X:$0.444 | H200:$0.402MI325X:$0.444 |
| tok/s/MW | H200:615966MI325X:443824 | H200:615966MI325X:407243 | H200:615966MI325X:407243 |
| Concurrency | H200:~12MI325X:~2 | H200:~12MI325X:~1 | H200:~12MI325X:~1 |