DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比
DeepSeek V4 Pro 1.6T — MI300X vs MI325X
MI300X（AMD CDNA 3）与 MI325X（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。
DeepSeek V4 Pro 1.6T 在 12 tok/s/user 交互性下的吞吐量：MI300X 为 292 tok/s/GPU，MI325X 为 387。每百万 token 成本分别为 $1.07 和 $0.92。MI325X 每 token 成本低 16%；MI325X 每 GPU 吞吐量高出 32%。
MI300X / MI325X 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 19 tok/s/user 运行：130 / 207 tok/s/GPU，$2.36 / $1.77 每百万 token。MI325X 每 token 成本低 33%；MI325X 每 GPU 吞吐量高出 59%。
在 5–32 tok/s/user 交互性区间的高端，即 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 25 tok/s/user 运行时：MI300X 达到 88 tok/s/GPU（$3.54/百万 token），MI325X 达到 111（$3.12/百万）。MI325X 每 token 成本低 13%；MI325X 每 GPU 吞吐量高出 26%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | MI300X:292.2MI325X:386.8 | MI300X:130.0MI325X:207.3 | MI300X:88.2MI325X:111.4 |
| Cost ($/M tok) | MI300X:$1.069MI325X:$0.920 | MI300X:$2.357MI325X:$1.771 | MI300X:$3.540MI325X:$3.125 |
| tok/s/MW | MI300X:210222MI325X:228896 | MI300X:93512MI325X:122634 | MI300X:63442MI325X:65918 |
| Concurrency | MI300X:~101MI325X:~136 | MI300X:~29MI325X:~46 | MI300X:~15MI325X:~18 |
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。
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