Qwen 3.5 397B-A17B · GPU 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — H100 vs MI325X
H100（NVIDIA Hopper）与 MI325X（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。
Qwen 3.5 397B-A17B 在 46 tok/s/user 交互性下的吞吐量：H100 为 974 tok/s/GPU，MI325X 为 403。每百万 token 成本分别为 $0.37 和 $0.86。H100 每 token 成本低 131%；H100 每 GPU 吞吐量高出 142%。
H100 / MI325X 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 55 tok/s/user 运行：678 / 219 tok/s/GPU，$0.54 / $1.63 每百万 token。H100 每 token 成本低 204%；H100 每 GPU 吞吐量高出 209%。
在 37–72 tok/s/user 交互性区间的高端，即 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 64 tok/s/user 运行时：H100 达到 433 tok/s/GPU（$0.85/百万 token），MI325X 达到 134（$2.64/百万）。H100 每 token 成本低 211%；H100 每 GPU 吞吐量高出 223%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | H100:973.7MI325X:402.9 | H100:677.7MI325X:219.4 | H100:433.3MI325X:134.3 |
| Cost ($/M tok) | H100:$0.374MI325X:$0.864 | H100:$0.537MI325X:$1.631 | H100:$0.848MI325X:$2.638 |
| tok/s/MW | H100:710725MI325X:238420 | H100:494657MI325X:129810 | H100:316265MI325X:79448 |
| Concurrency | H100:~93MI325X:~37 | H100:~55MI325X:~16 | H100:~28MI325X:~9 |
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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