DeepSeek V4 Pro 1.6T · Chip 对比

DeepSeek V4 Pro 1.6T — GB300 NVL72 vs MI325X

GB300 NVL72NVIDIA 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。

GB300 NVL72:9507 tok/s/Chip,每百万 token $0.07(DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 71 tok/s/user 运行)。MI325X 在此点尚未测试。

在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 129 tok/s/user 运行时,GB300 NVL72 吞吐量为 3507 tok/s/Chip,每百万 token 成本 $0.19;MI325X 在此目标点没有基准测试数据。

GB300 NVL72 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 187 tok/s/user 运行时达到 502 tok/s/Chip(每百万 token $1.25)。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/chip)
GB300 NVL72:9506.8MI325X:
GB300 NVL72:3506.7MI325X:
GB300 NVL72:501.8MI325X:
Cost ($/M tok)
GB300 NVL72:$0.067MI325X:
GB300 NVL72:$0.187MI325X:
GB300 NVL72:$1.250MI325X:
tok/s/MW
GB300 NVL72:4484352MI325X:
GB300 NVL72:1654126MI325X:
GB300 NVL72:236721MI325X:
Concurrency
GB300 NVL72:~1113MI325X:
GB300 NVL72:~291MI325X:
GB300 NVL72:~13MI325X:

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: