对比 GB300 NVL72（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 →
104 tok/s/user 接近 87–157 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，GB300 NVL72 运行 GLM 5.3 744B 的吞吐量为 25191 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI355X 的吞吐量为 5836 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.07。GB300 NVL72 的成本效率高出 180%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 332%。
将 GLM 5.3 744B 的目标交互性设为 122 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 19027 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI355X 的吞吐量为 4528 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09。GB300 NVL72 的成本效率高出 173%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 320%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 140 tok/s/user 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 14893 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；MI355X 的吞吐量为 1899 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.22。GB300 NVL72 的成本效率高出 409%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 684%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72:25191.3MI355X:5836.2 | GB300 NVL72:19027.0MI355X:4527.6 | GB300 NVL72:14893.5MI355X:1898.7 |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72:$0.025MI355X:$0.071 | GB300 NVL72:$0.034MI355X:$0.092 | GB300 NVL72:$0.043MI355X:$0.219 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:11882707MI355X:2792446 | GB300 NVL72:8974998MI355X:2166304 | GB300 NVL72:7025225MI355X:908457 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~254MI355X:~4 | GB300 NVL72:~84MI355X:~2 | GB300 NVL72:~54MI355X:~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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