Qwen 3.5 397B-A17B · GPU 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — B200 vs MI300X
B200（NVIDIA Blackwell）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 Qwen 3.5 397B-A17B 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。
在 34–71 tok/s/user 交互性区间的低端，即 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 43 tok/s/user 运行时：B200 达到 4781 tok/s/GPU（$0.11/百万 token），MI300X 达到 346（$0.89/百万）。B200 每 token 成本低 688%；B200 每 GPU 吞吐量高出 1283%。
以 53 tok/s/user 为目标在 Qwen 3.5 397B-A17B 上运行时，B200 产出 4181 tok/s/GPU（每百万 token $0.13），MI300X 产出 190（$1.63）。B200 每 token 成本低 1168%；B200 每 GPU 吞吐量高出 2106%。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 62 tok/s/user 交互性运行时，B200 吞吐量为 3647 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.15；MI300X 吞吐量为 123 tok/s/GPU，成本 $2.52。B200 每 token 成本低 1595%；B200 每 GPU 吞吐量高出 2872%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | B200:4780.6MI300X:345.8 | B200:4180.6MI300X:189.5 | B200:3647.5MI300X:122.7 |
| Cost ($/M tok) | B200:$0.113MI300X:$0.893 | B200:$0.129MI300X:$1.633 | B200:$0.148MI300X:$2.517 |
| tok/s/MW | B200:2795698MI300X:248748 | B200:2444789MI300X:136357 | B200:2133033MI300X:88306 |
| Concurrency | B200:~245MI300X:~34 | B200:~179MI300X:~15 | B200:~129MI300X:~8 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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