对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 上的 AI 推理基准测试结果，涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标，操作方式与主推理图表相同。
AgentX 回放真实的 coding agent 会话，而非定长 prompt。随着会话轮次增加，上下文不断增长；每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取，无需重新计算。因此，这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量，还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线；两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →
以 105 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，B200 的吞吐量为 162079 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI300X 的吞吐量为 6186 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。B200 的成本效率高出 1339%；B200 的单芯片吞吐量高出 2520%。
138 tok/s/user 位于 73–204 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B200 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 134028 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI300X 的吞吐量为 3917 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。B200 的成本效率高出 1779%；B200 的单芯片吞吐量高出 3321%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 171 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 77224 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；MI300X 的吞吐量为 3545 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。B200 的成本效率高出 1096%；B200 的单芯片吞吐量高出 2079%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:162078.8MI300X:6186.3 | B200:134027.6MI300X:3917.2 | B200:77223.7MI300X:3544.7 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.003MI300X:$0.043 | B200:$0.004MI300X:$0.067 | B200:$0.006MI300X:$0.074 |
| tok/s/MW | B200:94782909MI300X:4450611 | B200:78378704MI300X:2818161 | B200:45160076MI300X:2550169 |
| 并发数 | B200:~80MI300X:~4 | B200:~36MI300X:~2 | B200:~48MI300X:~1 |
不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。
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