对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 Kimi K3 2.8T 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 →
当 Kimi K3 2.8T 的目标交互性为 45 tok/s/user 时，B200 与 MI355X 的吞吐量分别为 4996 和 7636 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.10 和 $0.05。MI355X 的成本效率高出 76%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 53%。
以 80 tok/s/user 为目标运行 Kimi K3 2.8T 时，B200 的吞吐量为 2910 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.17；MI355X 的吞吐量为 3602 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.12。MI355X 的成本效率高出 43%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 24%。
116 tok/s/user 接近 9–151 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，B200 运行 Kimi K3 2.8T 的吞吐量为 1834 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.26；MI355X 的吞吐量为 2827 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.15。MI355X 的成本效率高出 78%；MI355X 的单芯片吞吐量高出 54%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B200:4996.1MI355X:7635.6 | B200:2910.0MI355X:3601.9 | B200:1834.0MI355X:2826.8 |
| 成本（$/M tok） | B200:$0.096MI355X:$0.055 | B200:$0.165MI355X:$0.116 | B200:$0.262MI355X:$0.147 |
| tok/s/MW | B200:2921721MI355X:3653384 | B200:1701766MI355X:1723392 | B200:1072528MI355X:1352522 |
| 并发数 | B200:~18MI355X:~15 | B200:~9MI355X:~6 | B200:~5MI355X:~4 |
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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