对比 MI300X（AMD CDNA 3）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 →
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 67 tok/s/user 时，MI300X 的吞吐量为 5805 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI325X 的吞吐量为 7411 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04。MI325X 的成本效率高出 10%；MI325X 的单芯片吞吐量高出 28%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 108 tok/s/user 时，MI300X 的吞吐量为 3928 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07；MI325X 的吞吐量为 5098 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。MI325X 的成本效率高出 12%；MI325X 的单芯片吞吐量高出 30%。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 149 tok/s/user 运行点，MI300X 的吞吐量为 2118 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12；MI325X 的吞吐量为 3849 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。MI325X 的成本效率高出 57%；MI325X 的单芯片吞吐量高出 82%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | MI300X:5805.1MI325X:7411.1 | MI300X:3927.5MI325X:5098.5 | MI300X:2118.4MI325X:3849.2 |
| 成本（$/M tok） | MI300X:$0.045MI325X:$0.041 | MI300X:$0.067MI325X:$0.060 | MI300X:$0.125MI325X:$0.079 |
| tok/s/MW | MI300X:4176322MI325X:4385275 | MI300X:2825572MI325X:3016836 | MI300X:1523994MI325X:2277639 |
| 并发数 | MI300X:~9MI325X:~11 | MI300X:~5MI325X:~7 | MI300X:~2MI325X:~5 |
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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