Qwen 3.5 397B-A17B · 每美元性能

Qwen 3.5 397B-A17B — B300 与 MI300X 每美元性能

对比 B300(NVIDIA Blackwell)与 MI300X(AMD CDNA 3)在 Qwen 3.5 397B-A17B 上的每百万 token 成本。该指标采用 Hyperscaler 自有设备 TCO 口径,并按总 token 数归一化,用于比较不同 LLM 工作负载下的每美元性能。可在任一目标交互性下找出成本更低的 SKU,并通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标;操作方式与主推理图表相同。

AgentX 回放真实的 coding agent 会话,而非定长 prompt。随着会话轮次增加,上下文不断增长;每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取,无需重新计算。因此,这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量,还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线;两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →

9 tok/s/user 位于 8–10 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点,B300 运行 Qwen 3.5 397B-A17B 的每百万 token 成本为 $0.01,MI300X 为 $0.08;B300 的成本效率高出 635%。

当 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 9 tok/s/user 时,B300 与 MI300X 的每百万 token 成本分别为 $0.01 和 $0.08;B300 每美元可处理的总 token 数多出 635%。

当 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 10 tok/s/user 时,B300 的每百万 token 成本为 $0.01,MI300X 为 $0.09;在这一运行点,B300 的成本效率高出 678%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)

芯片价格(Hyperscaler 自有设备口径): B300 $2.26/chip/hr · MI300X $0.95/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 →

Qwen 3.5 397B-A17B:B300 与 MI300X 在相同交互性水平下的每百万 token 成本
B300 与 MI300X 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。
数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
指标
交互性(tok/s/user)
交互性(tok/s/user)
交互性(tok/s/user)
每百万 token 成本(美元)
B300:$0.011MI300X:$0.081
B300:$0.011MI300X:$0.081
B300:$0.011MI300X:$0.086
并发数
B300:~56MI300X:~23
B300:~56MI300X:~23
B300:~56MI300X:~20

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。

基准测试配置

Qwen3.5 397B 8K / 1K 每百万总 token 成本 vs. 交互性

成本层级:
来源:
SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr:

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。

暂无数据

有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。

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