对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 MI325X（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 →
108 tok/s/user 接近 73–215 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，B200 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 160338 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI325X 的吞吐量为 9974 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。B200 的成本效率高出 922%；B200 的单芯片吞吐量高出 1508%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 144 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 126117 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00；MI325X 的吞吐量为 6141 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。B200 的成本效率高出 1206%；B200 的单芯片吞吐量高出 1954%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 179 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 73326 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；MI325X 的吞吐量为 4042 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。B200 的成本效率高出 1053%；B200 的单芯片吞吐量高出 1714%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:160338.3MI325X:9973.7 | B200:126117.4MI325X:6141.2 | B200:73326.5MI325X:4042.5 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.003MI325X:$0.031 | B200:$0.004MI325X:$0.050 | B200:$0.007MI325X:$0.076 |
| tok/s/MW | B200:93765072MI325X:5901598 | B200:73752883MI325X:3633875 | B200:42880968MI325X:2391989 |
| 并发数 | B200:~74MI325X:~3 | B200:~33MI325X:~4 | B200:~48MI325X:~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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