对比 H100（NVIDIA Hopper）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 →
131 tok/s/user 接近 67–322 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，H100 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 13721 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；MI355X 的吞吐量为 119222 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00。MI355X 的成本效率高出 578%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 769%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 195 tok/s/user 时，H100 的吞吐量为 6493 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI355X 的吞吐量为 61508 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 639%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 847%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 259 tok/s/user 时，H100 的吞吐量为 4222 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08；MI355X 的吞吐量为 57290 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 958%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 1257%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H100:13720.7MI355X:119222.0 | H100:6493.0MI355X:61507.9 | H100:4222.3MI355X:57289.9 |
| 成本（$/M tok） | H100:$0.024MI355X:$0.003 | H100:$0.050MI355X:$0.007 | H100:$0.077MI355X:$0.007 |
| tok/s/MW | H100:10015087MI355X:57043997 | H100:4739421MI355X:29429593 | H100:3081974MI355X:27411419 |
| 并发数 | H100:~16MI355X:~35 | H100:~7MI355X:~32 | H100:~4MI355X:~16 |
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。
当前选择没有可绘制的测量数据。请检查上方的基准测试设置，或调整快捷筛选。
