Llama 3.3 70B · 每美元性能
Llama 3.3 70B — B200 vs MI300X 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 Llama 3.3 70B 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。
B200 在 Llama 3.3 70B 上以 53 tok/s/user 运行时领先于 MI300X——每百万 token 成本 $0.07 对 $0.22，差距达 201%。
将 Llama 3.3 70B 推至 73 tok/s/user 时，B200 每百万 token 成本为 $0.10，MI300X 为 $0.40——B200 领先 287%。
B200：每百万 token $0.14。MI300X：$0.71。均在 Llama 3.3 70B 上以 93 tok/s/user 运行，B200 便宜 412%。 （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）： B200 $1.73/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 | B200:$0.074MI300X:$0.223 | B200:$0.103MI300X:$0.400 | B200:$0.138MI300X:$0.708 |
| Concurrency | B200:~128MI300X:~50 | B200:~128MI300X:~32 | B200:~86MI300X:~17 |
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。
厂商:
部署模式:
投机解码: