DeepSeek V4 Pro 1.6T · 每美元性能
DeepSeek V4 Pro 1.6T — H200 vs MI300X 每美元性能
H200（NVIDIA Hopper）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 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 V4 Pro 1.6T 上以 13 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：H200 $1.06、MI300X $1.19；H200 每美元多产出 12% 的 token。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 19 tok/s/user 运行时，H200 每百万 token 成本为 $1.14，MI300X 为 $2.36。H200 在此工作点上的成本效率高出 107%。
H200 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 26 tok/s/user 运行时领先于 MI300X——每百万 token 成本 $1.26 对 $3.82，差距达 202%。 （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。）
GPU 定价（所属云服务商）： H200 $1.41/GPU/hr · MI300X $1.12/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 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 | H200:$1.060MI300X:$1.185 | H200:$1.136MI300X:$2.357 | H200:$1.265MI300X:$3.822 |
| Concurrency | H200:~117MI300X:~84 | H200:~79MI300X:~29 | H200:~52MI300X:~13 |
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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