DeepSeek V4 Pro 1.6T · Chip 对比

DeepSeek V4 Pro 1.6T — B200 vs MI325X

B200(NVIDIA Blackwell)与 MI325X(AMD CDNA 3)在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 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。

B200:7374 tok/s/Chip,每百万 token $0.07(DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 60 tok/s/user 运行)。MI325X 在此点尚未测试。

在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 116 tok/s/user 运行时,B200 吞吐量为 1668 tok/s/Chip,每百万 token 成本 $0.29;MI325X 在此目标点没有基准测试数据。

B200 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 171 tok/s/user 运行时达到 608 tok/s/Chip(每百万 token $0.79)。MI325X 在此工作点没有数据。 (数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 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。)

查看每美元性能对比 →

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/chip)
B200:7374.4MI325X:—
B200:1667.8MI325X:—
B200:607.9MI325X:—
Cost ($/M tok)
B200:$0.065MI325X:—
B200:$0.289MI325X:—
B200:$0.791MI325X:—
tok/s/MW
B200:4312520MI325X:—
B200:975311MI325X:—
B200:355473MI325X:—
Concurrency
B200:~2668MI325X:—
B200:~146MI325X:—
B200:~31MI325X:—

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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