Qwen 3.5 397B-A17B — GB300 NVL72 vs MI300X
GB300 NVL72（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。
GB300 NVL72 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 43 tok/s/user 运行时达到 6608 tok/s/GPU（每百万 token $0.11）；MI300X 达到 346 tok/s/GPU（$0.89）。GB300 NVL72 每 token 成本低 701%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 1811%。
Qwen 3.5 397B-A17B 在 53 tok/s/user 交互性下的吞吐量：GB300 NVL72 为 3136 tok/s/GPU，MI300X 为 190。每百万 token 成本分别为 $0.24 和 $1.63。GB300 NVL72 每 token 成本低 579%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 1555%。
GB300 NVL72 / MI300X 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 62 tok/s/user 运行：1735 / 123 tok/s/GPU，$0.43 / $2.52 每百万 token。GB300 NVL72 每 token 成本低 479%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 1314%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | GB300 NVL72:6608.5MI300X:345.8 | GB300 NVL72:3136.2MI300X:189.5 | GB300 NVL72:1735.5MI300X:122.7 |
| Cost ($/M tok) | GB300 NVL72:$0.111MI300X:$0.893 | GB300 NVL72:$0.240MI300X:$1.633 | GB300 NVL72:$0.434MI300X:$2.517 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:3117197MI300X:248748 | GB300 NVL72:1479349MI300X:136357 | GB300 NVL72:818627MI300X:88306 |
| Concurrency | GB300 NVL72:~2063MI300X:~34 | GB300 NVL72:~701MI300X:~15 | GB300 NVL72:~271MI300X:~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。