DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比

DeepSeek V4 Pro 1.6T — GB300 NVL72 vs MI300X

GB300 NVL72NVIDIA Blackwell)与 MI300XAMD 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。

在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 72 tok/s/user 运行时,GB300 NVL72 吞吐量为 9384 tok/s/GPU,每百万 token 成本 $0.08;MI300X 在此目标点没有基准测试数据。

GB300 NVL72 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 130 tok/s/user 运行时达到 3474 tok/s/GPU(每百万 token $0.22)。MI300X 在此工作点没有数据。

GB300 NVL72:502 tok/s/GPU,每百万 token $1.44(DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 187 tok/s/user 运行)。MI300X 在此点尚未测试。 (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)
GB300 NVL72:9384.4MI300X:
GB300 NVL72:3473.9MI300X:
GB300 NVL72:501.8MI300X:
Cost ($/M tok)
GB300 NVL72:$0.078MI300X:
GB300 NVL72:$0.216MI300X:
GB300 NVL72:$1.436MI300X:
tok/s/MW
GB300 NVL72:4426587MI300X:
GB300 NVL72:1638613MI300X:
GB300 NVL72:236721MI300X:
Concurrency
GB300 NVL72:~1163MI300X:
GB300 NVL72:~288MI300X:
GB300 NVL72:~13MI300X:

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: