DeepSeek V4.1 Flash 552B — H200 与 MI300X
对比 H200（NVIDIA Hopper）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 →
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 68 tok/s/user 运行点，H200 的吞吐量为 28631 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；MI300X 的吞吐量为 11924 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。H200 的成本效率高出 87%；H200 的单芯片吞吐量高出 140%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 113 tok/s/user 时，H200 与 MI300X 的吞吐量分别为 22001 和 6980 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.02 和 $0.04。H200 的成本效率高出 145%；H200 的单芯片吞吐量高出 215%。
以 159 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，H200 的吞吐量为 12440 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI300X 的吞吐量为 4040 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。H200 的成本效率高出 140%；H200 的单芯片吞吐量高出 208%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H200:28631.0MI300X:11923.9 | H200:22001.4MI300X:6980.3 | H200:12439.7MI300X:4040.4 |
| 成本（$/M tok） | H200:$0.012MI300X:$0.022 | H200:$0.015MI300X:$0.038 | H200:$0.027MI300X:$0.065 |
| tok/s/MW | H200:20898532MI300X:8578379 | H200:16059414MI300X:5021810 | H200:9080106MI300X:2906738 |
| 并发数 | H200:~32MI300X:~9 | H200:~12MI300X:~5 | H200:~7MI300X:~1 |
推理性能
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。