对比 H200（NVIDIA Hopper）与 MI325X（AMD CDNA 3）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 →
23 tok/s/user 接近 2–84 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，H200 运行 GLM 5.3 744B 的吞吐量为 844 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.40；MI325X 的吞吐量为 750 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.41。H200 的成本效率高出 1%；H200 的单芯片吞吐量高出 13%。
将 GLM 5.3 744B 的目标交互性设为 43 tok/s/user 时，H200 的吞吐量为 844 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.40；MI325X 的吞吐量为 688 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.44。H200 的成本效率高出 11%；H200 的单芯片吞吐量高出 23%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 64 tok/s/user 时，H200 的吞吐量为 844 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.40；MI325X 的吞吐量为 688 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.44。H200 的成本效率高出 11%；H200 的单芯片吞吐量高出 23%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | H200:843.9MI325X:750.1 | H200:843.9MI325X:688.2 | H200:843.9MI325X:688.2 |
| 成本（$/M tok） | H200:$0.402MI325X:$0.407 | H200:$0.402MI325X:$0.444 | H200:$0.402MI325X:$0.444 |
| tok/s/MW | H200:615966MI325X:443824 | H200:615966MI325X:407243 | H200:615966MI325X:407243 |
| 并发数 | H200:~12MI325X:~2 | H200:~12MI325X:~1 | H200:~12MI325X:~1 |
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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