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 62 tok/s/user 时，MI300X 的吞吐量为 9816 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI325X 的吞吐量为 15459 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。MI325X 的成本效率高出 36%；MI325X 的单芯片吞吐量高出 57%。
当 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性为 110 tok/s/user 时，MI300X 的吞吐量为 5758 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI325X 的吞吐量为 9626 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03。MI325X 的成本效率高出 44%；MI325X 的单芯片吞吐量高出 67%。
在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的 157 tok/s/user 运行点，MI300X 的吞吐量为 3821 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07；MI325X 的吞吐量为 4193 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。MI300X 的成本效率高出 6%；MI325X 的单芯片吞吐量高出 10%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | MI300X:9815.8MI325X:15458.6 | MI300X:5758.3MI325X:9626.4 | MI300X:3821.2MI325X:4193.1 |
| 成本（$/M tok） | MI300X:$0.027MI325X:$0.020 | MI300X:$0.046MI325X:$0.032 | MI300X:$0.069MI325X:$0.073 |
| tok/s/MW | MI300X:7061698MI325X:9147096 | MI300X:4142675MI325X:5696095 | MI300X:2749084MI325X:2481125 |
| 并发数 | MI300X:~8MI325X:~6 | MI300X:~4MI325X:~3 | MI300X:~1MI325X:~2 |
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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