DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比
DeepSeek V4 Pro 1.6T — H200 vs MI300X
H200（NVIDIA Hopper）与 MI300X（AMD 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 13 tok/s/user 交互性运行时，H200 吞吐量为 370 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $1.06；MI300X 吞吐量为 263 tok/s/GPU，成本 $1.19。H200 每 token 成本低 12%；H200 每 GPU 吞吐量高出 41%。
H200 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 19 tok/s/user 运行时达到 344 tok/s/GPU（每百万 token $1.14）；MI300X 达到 130 tok/s/GPU（$2.36）。H200 每 token 成本低 107%；H200 每 GPU 吞吐量高出 165%。
DeepSeek V4 Pro 1.6T 在 26 tok/s/user 交互性下的吞吐量：H200 为 311 tok/s/GPU，MI300X 为 81。每百万 token 成本分别为 $1.26 和 $3.82。H200 每 token 成本低 202%；H200 每 GPU 吞吐量高出 284%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | H200:370.3MI300X:262.5 | H200:344.1MI300X:130.0 | H200:311.1MI300X:81.1 |
| Cost ($/M tok) | H200:$1.060MI300X:$1.185 | H200:$1.136MI300X:$2.357 | H200:$1.265MI300X:$3.822 |
| tok/s/MW | H200:270293MI300X:188861 | H200:251186MI300X:93512 | H200:227064MI300X:58319 |
| Concurrency | H200:~117MI300X:~84 | H200:~79MI300X:~29 | H200:~52MI300X:~13 |
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: