对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 MI325X（AMD CDNA 3）在 GLM 5.3 744B 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 →
在 GLM 5.3 744B 的 52 tok/s/user 运行点，B300 的吞吐量为 13537 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI325X 的吞吐量为 1211 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.25。B300 的成本效率高出 444%；B300 的单芯片吞吐量高出 1018%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 58 tok/s/user 时，B300 与 MI325X 的吞吐量分别为 13497 和 1209 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.05 和 $0.25。B300 的成本效率高出 443%；B300 的单芯片吞吐量高出 1016%。
以 64 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，B300 的吞吐量为 13453 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI325X 的吞吐量为 1207 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.25。B300 的成本效率高出 442%；B300 的单芯片吞吐量高出 1014%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:13537.5MI325X:1211.1 | B300:13497.2MI325X:1208.9 | B300:13452.7MI325X:1207.2 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.046MI325X:$0.252 | B300:$0.047MI325X:$0.253 | B300:$0.047MI325X:$0.253 |
| tok/s/MW | B300:7124982MI325X:716620 | B300:7103771MI325X:715329 | B300:7080350MI325X:714328 |
| 并发数 | B300:~30MI325X:~1 | B300:~27MI325X:~1 | B300:~25MI325X:~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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