对比 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 MiniMax M3.1 Flash 428B 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 →
在 MiniMax M3.1 Flash 428B 的 158 tok/s/user 运行点，GB300 NVL72 的吞吐量为 56356 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.01；MI355X 的吞吐量为 22930 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02。GB300 NVL72 的成本效率高出 60%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 146%。
当 MiniMax M3.1 Flash 428B 的目标交互性为 283 tok/s/user 时，GB300 NVL72 与 MI355X 的吞吐量分别为 20867 和 13424 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.03 和 $0.03。每 token 成本基本持平；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 55%。
以 407 tok/s/user 为目标运行 MiniMax M3.1 Flash 428B 时，GB300 NVL72 的吞吐量为 12190 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI355X 的吞吐量为 7448 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB300 NVL72 的成本效率高出 6%；GB300 NVL72 的单芯片吞吐量高出 64%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB300 NVL72:56356.4MI355X:22930.4 | GB300 NVL72:20867.4MI355X:13423.6 | GB300 NVL72:12190.0MI355X:7447.7 |
| 成本（$/M tok） | GB300 NVL72:$0.011MI355X:$0.018 | GB300 NVL72:$0.031MI355X:$0.031 | GB300 NVL72:$0.053MI355X:$0.056 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:26583209MI355X:10971506 | GB300 NVL72:9843109MI355X:6422762 | GB300 NVL72:5749991MI355X:3563496 |
| 并发数 | GB300 NVL72:~31MI355X:~14 | GB300 NVL72:~11MI355X:~7 | GB300 NVL72:~6MI355X:~3 |
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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