Qwen 3.5 397B-A17B · GPU 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — MI300X vs MI325X
MI300X（AMD CDNA 3）与 MI325X（AMD CDNA 3）在 Qwen 3.5 397B-A17B 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 55 tok/s/user 交互性运行时，MI300X 吞吐量为 308 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.99；MI325X 吞吐量为 399 tok/s/GPU，成本 $0.89。MI325X 每 token 成本低 11%；MI325X 每 GPU 吞吐量高出 30%。
MI300X 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 68 tok/s/user 运行时达到 226 tok/s/GPU（每百万 token $1.37）；MI325X 达到 285 tok/s/GPU（$1.25）。MI325X 每 token 成本低 10%；MI325X 每 GPU 吞吐量高出 26%。
Qwen 3.5 397B-A17B 在 82 tok/s/user 交互性下的吞吐量：MI300X 为 151 tok/s/GPU，MI325X 为 185。每百万 token 成本分别为 $2.06 和 $1.93。MI325X 每 token 成本低 7%；MI325X 每 GPU 吞吐量高出 22%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · bf16 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | MI300X:308.0MI325X:399.5 | MI300X:225.8MI325X:284.6 | MI300X:151.3MI325X:184.9 |
| Cost ($/M tok) | MI300X:$0.993MI325X:$0.891 | MI300X:$1.375MI325X:$1.252 | MI300X:$2.062MI325X:$1.926 |
| tok/s/MW | MI300X:172074MI325X:183247 | MI300X:126151MI325X:130561 | MI300X:84545MI325X:84815 |
| Concurrency | MI300X:~23MI325X:~32 | MI300X:~13MI325X:~17 | MI300X:~8MI325X:~10 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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