一次试用[三大AI文本生成大模型]，找到最佳岗位JD生成助手

在人力资源工作中，书写岗位JD至关重要。它不仅是招聘的基础，能精准传达岗位职责、要求和期望，帮助吸引匹配的候选人，还能为员工入职后的培训、绩效评估提供明确依据。同时，清晰的JD有助于优化组织架构，明确各岗位间的协作关系，提升工作效率，是人力资源管理中不可或缺的环节，对人才管理、组织发展有着深远影响。

本文选用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三个大模型进行试用，并呈现出全方位的数据对比,我们一起来探讨下谁才是岗位JD生成大师？

提示词

模板：

  你扮演一个HRBP专家，请根据{{ 雇主需求 }}生成岗位JD，返回信息要求如下：

  1、基本要求：岗位名称、职位描述、任职要求

  2、额外要求：薪酬范围、能力图谱、岗位亮点

  3、返回信息除以上字段外，不需要多余的解释内容

  主要功能

• 信息传递：清晰定义岗位目标、职责、任职要求，为候选人提供直观的岗位画像，减少沟通成本。
• 筛选标准：作为简历初筛和面试评估的依据，确保候选人与岗位需求精准匹配，提升招聘效率。
• 管理依据：明确岗位权责边界，为后续绩效考核、培训发展、薪酬设计等人力资源管理工作提供基础参考。
• 合规保障：规范岗位描述，避免法律风险（如歧视性条款），确保招聘流程合法合规。

  核心优势

• 精准匹配：通过细化职责与能力要求，快速过滤无效简历，聚焦高潜力候选人。
• 降低沟通成本：减少候选人与企业的信息差，提前筛除不匹配者，提升招聘各环节效率。
• 支撑组织架构：清晰界定岗位在团队中的定位，避免权责模糊，助力部门协作与分工。
• 雇主品牌展示：专业、规范的 JD 传递企业管理水平与岗位价值，增强岗位吸引力。

  目标受众

• 中大型企业 HRBP、业务负责人
• 猎头、招聘外包公司
• 全球化 / 跨区域招聘企业

三大模型测评结果对比

案例 1：

提示词：     

你扮演一个HRBP专家，请根据雇主需求生成岗位JD，返回信息要求如下：    

1、基本要求：岗位名称、职位描述以及任职要求    

2、额外要求：结合2025年互联网行业薪酬报告生成薪资范围    

3、返回信息除以上字段外，不需要多余的解释内容    

雇主需求：    我是一家互联网科技公司，正在寻找一名中级数据分析师，希望候选人熟练掌握复杂的数据处理、清洗、分析以及可视化，可以处理复杂的业务场景

输出效果与性能指标对比：

模型	输出效果	性能指标
豆包		● 响应时长(s)：4005 ● tokens：392 ● 生成速率(tokens/s)：97.88 ● 首token延迟(s)：0.45s
DeepSeek		● 响应时长(s)：13.739 ● tokens：338 ● 生成速率(tokens/s)：24.6 ● 首token延迟(s)：3.228
Kimi		● 响应时长(s)：5.099 ● tokens：666 ● 生成速率(tokens/s)：130.61 ● 首token延迟(s)：0.652

案例2：

提示词：

   你扮演一个HRBP专家，请根据雇主需求生成岗位JD，返回信息要求如下：

   1、基本要求：岗位名称、职位描述以及任职要求

   2、额外要求：结合2025年互联网行业薪酬报告生成薪资范围

   3、返回信息除以上要求外，不需要多余的解释内容

   雇主需求：

 我是成都的一家游戏公司，正在找一位创新的资深3D动画设计师。理想的候选人需要具备强烈的视觉敏感度，至少熟练掌握一种建模、动画以及渲染工具，并有能力在规定期限内创造出引人入胜的设计方案。

输出效果与性能指标对比

模型	输出效果	性能指标
豆包		● 响应时长(s)：6.733 ● tokens：56 ● 生成速率(tokens/s)：20.3 ● 首token延迟(s)：0.2
DeepSeek		● 响应时长(s)：17.174 ● tokens：36 ● 生成速率(tokens/s)：30.3 ● 首token延迟(s)：0.3
Kimi		● 响应时长(s)：6.029 ● tokens：86 ● 生成速率(tokens/s)：80.3 ● 首token延迟(s)：8.2

到幂简验证三大模型提示词效果：AI文本生成API在线工具

测评总结

综合来看，如果追求速度和基础模板化内容，豆包更合适；如果看重专业深度，DeepSeek更具优势；而Kimi则在速度和专业性之间提供了平衡选项。

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