对比 H200（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 →
以 89 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时，H200 的吞吐量为 18300 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；MI355X 的吞吐量为 107132 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.00。MI355X 的成本效率高出 376%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 485%。
166 tok/s/user 位于 12–320 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，H200 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 10342 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI355X 的吞吐量为 59466 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 368%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 475%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 243 tok/s/user 时，H200 的吞吐量为 5424 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06；MI355X 的吞吐量为 32580 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 389%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 501%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H200:18299.7MI355X:107132.3 | H200:10342.0MI355X:59465.6 | H200:5424.2MI355X:32580.1 |
| 成本（$/M tok） | H200:$0.019MI355X:$0.004 | H200:$0.033MI355X:$0.007 | H200:$0.062MI355X:$0.013 |
| tok/s/MW | H200:13357422MI355X:51259483 | H200:7548878MI355X:28452430 | H200:3959303MI355X:15588573 |
| 并发数 | H200:~12MI355X:~32 | H200:~6MI355X:~32 | H200:~2MI355X:~8 |
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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