DeepSeek R1 · 每美元性能
DeepSeek R1 — B300 vs MI300X 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 DeepSeek R1 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。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 DeepSeek R1 上以 36 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B300 $0.15、MI300X $0.99；B300 每美元多产出 541% 的 token。
在 DeepSeek R1 上以 47 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.17，MI300X 为 $1.42。B300 在此工作点上的成本效率高出 724%。
B300 在 DeepSeek R1 上以 58 tok/s/user 运行时领先于 MI300X——每百万 token 成本 $0.28 对 $2.33，差距达 723%。 （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。）
Chip 定价（所属云服务商）： B300 $2.26/chip/hr · MI300X $0.95/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
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) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B300:$0.154MI300X:$0.986 | B300:$0.172MI300X:$1.416 | B300:$0.283MI300X:$2.328 |
| Concurrency | B300:~2795MI300X:~31 | B300:~2073MI300X:~17 | B300:~1094MI300X:~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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