你扮演一個HR專家，目標：讓AI代替部分HR工作，請生成HR工作結合AI場景的完整提示詞，返回信息要求如下：
?1、基本要求：覆蓋傳統行業人力資源工作場景，可直接套用
?2、返回信息除以上要求外，不需要多余的解釋內容
| 模型 | 輸出效果 | 性能指標 |
| 豆包 |  | ● 響應時長(s)：19.556 ● tokens：960 ● 生成速率(tokens/s)：49.09 ● 首token延遲(s)：0.428 |
| DeepSeek |  | ● 響應時長(s)：53.977 ● tokens：334 ● 生成速率(tokens/s)：6.19 ● 首token延遲(s)：36.458 |
| Kimi |  | ● 響應時長(s)：11.702 ● tokens：970 ● 生成速率(tokens/s)：82.89 ● 首token延遲(s)：0.681 |
| 對比維度 | 豆包-Doubao 1.5 pro 32k | DeepSeek V3 | Kimi-moonshot v1 8k |
| 內容專業性 | ● 專業性最強：結構邏輯嚴謹，全模塊覆蓋 ● 強調具體AI技術應用，可操作性強 | ● 專業度較強：側重 AI 輸出結果 ● 弱化技術實現，強調結果導向 | ● 專業度一般：聚焦單一模塊功能 技術描述適中，突出個性化推薦 |
| 信息準確性 | 信息覆蓋面廣有深度且準確 | 信息覆蓋面廣 | 準確性一般：未按照提示詞輸出，場景細化但偏離三支柱 |
| 落地可行性 | ● 落地可行性最強 ● 提供可操作的技術路徑 | ● 執行細節不足 ● 強調 AI 對戰略決策的支持 | 可行性一般，側重工具型功能 缺乏對 HRBP/COE 等高價值場景的戰略賦能 |
| 性能指標 | Kimi響應最快、豆包首token延遲最短，Deepseek生成速率最快、輸出內容最多，并且在token消耗最少上占優 | ||
綜合來看，如果看重專業深度以及落地可行性，豆包最佳；如果追求速度和基礎模板化內容，DeepSeek更合適；而Kimi則在速度和專業性之間提供了平衡選項。
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