对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 GLM 5.3 744B 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 GLM 5.3 744B 的目标交互性设为 111 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 10224 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI355X 的吞吐量为 5268 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。B200 的成本效率高出 68%；B200 的单芯片吞吐量高出 94%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 127 tok/s/user 时，B200 的吞吐量为 9214 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI355X 的吞吐量为 3969 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.10。B200 的成本效率高出 101%；B200 的单芯片吞吐量高出 132%。
在 GLM 5.3 744B 的 142 tok/s/user 运行点，B200 的吞吐量为 8406 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06；MI355X 的吞吐量为 1858 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.22。B200 的成本效率高出 292%；B200 的单芯片吞吐量高出 352%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:10224.1MI355X:5267.5 | B200:9213.8MI355X:3969.1 | B200:8406.1MI355X:1858.3 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.047MI355X:$0.079 | B200:$0.052MI355X:$0.105 | B200:$0.057MI355X:$0.224 |
| tok/s/MW | B200:5978998MI355X:2520350 | B200:5388160MI355X:1899089 | B200:4915821MI355X:889126 |
| 并发数 | B200:~15MI355X:~3 | B200:~14MI355X:~2 | B200:~13MI355X:~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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