GLM 5/5.1 · 每美元性能

GLM 5/5.1 — MI325X vs MI355X 每美元性能

MI325XAMD CDNA 3)与 MI355XAMD CDNA 4)在 GLM 5/5.1 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。

MI355X 在 GLM 5/5.1 上以 14 tok/s/user 运行时领先于 MI325X——每百万 token 成本 $0.20 对 $0.62,差距达 204%。

将 GLM 5/5.1 推至 19 tok/s/user 时,MI325X 每百万 token 成本为 $0.99,MI355X 为 $0.22——MI355X 领先 340%。

MI325X:每百万 token $1.53。MI355X:$0.24。均在 GLM 5/5.1 上以 24 tok/s/user 运行,MI355X 便宜 537%。 (数据反映此 URL 的默认 8k/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。)

芯片定价(所属云服务商): MI325X $1.10/chip/hr · MI355X $1.50/chip/hr. 来源: SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.

查看完整延迟与吞吐量对比 →

GLM 5/5.1:MI325X 与 MI355X 在相同交互性水平下的每百万 token 成本
MI325X 与 MI355X 在此对比默认工作负载下的每百万 token 成本。成本越低表示每美元性能越高。
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)
每百万 token 美元成本
MI325X:$0.622MI355X:$0.204
MI325X:$0.989MI355X:$0.225
MI325X:$1.531MI355X:$0.241
Concurrency
MI325X:~34MI355X:~65
MI325X:~15MI355X:~57
MI325X:~8MI355X:~34

推理性能

不同模型、硬件配置和服务参数下,来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。

每百万总 token 成本(自有 - 超大规模) vs. 交互性

GLM5/5.1 744B FP4 8K / 1K 来源:SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr: H100: 1.17H200: 1.22B200: 1.73B300: 2.26GB200: 1.86GB300: 2.31MI300X: 0.95MI325X: 1.1MI355X: 1.5RTX6000PRO: 0.68

来源: SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model

注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。

注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算功耗,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。

注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算能耗,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。

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