DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比

DeepSeek V4 Pro 1.6T — B300 vs MI325X

B300NVIDIA 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。

B300 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 70 tok/s/user 运行时达到 2522 tok/s/GPU(每百万 token $0.26)。MI325X 在此工作点没有数据。

B300:1133 tok/s/GPU,每百万 token $0.57(DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 137 tok/s/user 运行)。MI325X 在此点尚未测试。

在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 203 tok/s/user 运行时,B300 吞吐量为 421 tok/s/GPU,每百万 token 成本 $1.55;MI325X 在此目标点没有基准测试数据。 (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)
B300:2521.7MI325X:
B300:1132.8MI325X:
B300:420.6MI325X:
Cost ($/M tok)
B300:$0.262MI325X:
B300:$0.572MI325X:
B300:$1.549MI325X:
tok/s/MW
B300:1327233MI325X:
B300:596225MI325X:
B300:221352MI325X:
Concurrency
B300:~27MI325X:
B300:~4MI325X:
B300:~1MI325X:

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: