DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比

DeepSeek V4 Pro 1.6T — B200 vs MI325X

B200NVIDIA Blackwell)与 MI325XAMD CDNA 3)在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。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。

B200:3770 tok/s/GPU,每百万 token $0.14(DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 61 tok/s/user 运行)。MI325X 在此点尚未测试。

在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 116 tok/s/user 运行时,B200 吞吐量为 882 tok/s/GPU,每百万 token 成本 $0.61;MI325X 在此目标点没有基准测试数据。

B200 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 171 tok/s/user 运行时达到 485 tok/s/GPU(每百万 token $1.14)。MI325X 在此工作点没有数据。 (数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 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。)

查看每美元性能对比 →

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)
Throughput (tok/s/gpu)
B200:3770.5MI325X:
B200:882.2MI325X:
B200:485.0MI325X:
Cost ($/M tok)
B200:$0.144MI325X:
B200:$0.613MI325X:
B200:$1.144MI325X:
tok/s/MW
B200:2204965MI325X:
B200:515922MI325X:
B200:283620MI325X:
Concurrency
B200:~76MI325X:
B200:~8MI325X:
B200:~3MI325X:

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:
聚合模式:
投机解码: