对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）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 →
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 28 tok/s/user 时，B300 与 MI355X 的吞吐量分别为 101808 和 5021 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.01 和 $0.08。B300 的成本效率高出 1246%；B300 的单芯片吞吐量高出 1928%。
以 31 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，B300 的吞吐量为 100523 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；MI355X 的吞吐量为 2980 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.14。B300 的成本效率高出 2139%；B300 的单芯片吞吐量高出 3273%。
33 tok/s/user 接近 26–35 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，B300 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 99660 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；MI355X 的吞吐量为 2184 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.19。B300 的成本效率高出 2929%；B300 的单芯片吞吐量高出 4464%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:101808.1MI355X:5020.7 | B300:100522.6MI355X:2980.1 | B300:99659.9MI355X:2183.7 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.006MI355X:$0.083 | B300:$0.006MI355X:$0.140 | B300:$0.006MI355X:$0.191 |
| tok/s/MW | B300:53583196MI355X:2402272 | B300:52906635MI355X:1425899 | B300:52452579MI355X:1044818 |
| 并发数 | B300:~124MI355X:~7 | B300:~116MI355X:~4 | B300:~111MI355X:~3 |
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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