Qwen 3.5 397B-A17B · Chip 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — B200 vs MI300X
B200（NVIDIA Blackwell）与 MI300X（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 23–66 tok/s/user 交互性区间的低端，即 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 34 tok/s/user 运行时：B200 达到 11201 tok/s/Chip（$0.04/百万 token），MI300X 达到 1042（$0.25/百万）。B200 每 token 成本低 488%；B200 每 Chip 吞吐量高出 975%。
以 45 tok/s/user 为目标在 Qwen 3.5 397B-A17B 上运行时，B200 产出 10167 tok/s/Chip（每百万 token $0.05），MI300X 产出 710（$0.37）。B200 每 token 成本低 687%；B200 每 Chip 吞吐量高出 1332%。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 56 tok/s/user 交互性运行时，B200 吞吐量为 9325 tok/s/Chip，每百万 token 成本 $0.05；MI300X 吞吐量为 451 tok/s/Chip，成本 $0.59。B200 每 token 成本低 1036%；B200 每 Chip 吞吐量高出 1968%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/chip) | B200:11200.9MI300X:1042.3 | B200:10166.6MI300X:710.2 | B200:9325.3MI300X:450.9 |
| Cost ($/M tok) | B200:$0.043MI300X:$0.253 | B200:$0.047MI300X:$0.372 | B200:$0.052MI300X:$0.586 |
| tok/s/MW | B200:6550241MI300X:749891 | B200:5945409MI300X:510939 | B200:5453369MI300X:324354 |
| Concurrency | B200:~155MI300X:~29 | B200:~105MI300X:~15 | B200:~79MI300X:~8 |
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。
厂商:
部署模式:
投机解码: