对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 Muse Spark Open 816B 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 →
以 68 tok/s/user 为目标运行 Muse Spark Open 816B 时，B300 的吞吐量为 21347 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI355X 的吞吐量为 8974 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05。B300 的成本效率高出 58%；B300 的单芯片吞吐量高出 138%。
107 tok/s/user 位于 30–184 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，B300 运行 Muse Spark Open 816B 的吞吐量为 21347 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI355X 的吞吐量为 5413 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.08。B300 的成本效率高出 162%；B300 的单芯片吞吐量高出 294%。
将 Muse Spark Open 816B 的目标交互性设为 145 tok/s/user 时，B300 的吞吐量为 17928 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；MI355X 的吞吐量为 2782 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.15。B300 的成本效率高出 328%；B300 的单芯片吞吐量高出 544%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | B300:21346.8MI355X:8974.0 | B300:21346.8MI355X:5412.7 | B300:17928.2MI355X:2781.8 |
| 成本（$/M tok） | B300:$0.029MI355X:$0.046 | B300:$0.029MI355X:$0.077 | B300:$0.035MI355X:$0.150 |
| tok/s/MW | B300:11235170MI355X:4293757 | B300:11235170MI355X:2589817 | B300:9435917MI355X:1330995 |
| 并发数 | B300:~16MI355X:~15 | B300:~16MI355X:~10 | B300:~14MI355X:~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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