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案例2：

提示詞：

我是一名求職者，請根據(jù){{我的求職意向}}優(yōu)化簡歷，返回信息要求如下：

1、基本要求：結(jié)合STAR法則重點突出工作履歷、貢獻與崗位匹配度

2、額外要求：模塊精簡、邏輯清晰、成果量化、突出個人差異化以及行業(yè)差異

3、返回信息除以上字段外，不需要多余的解釋內(nèi)容

求職意向：某互聯(lián)網(wǎng)公司銷售經(jīng)理崗簡歷內(nèi)容：

注：教育背景、技能等模塊可根據(jù)實際需求補充，此處聚焦崗位相關(guān)經(jīng)歷。

輸出效果與性能指標對比

性能指標	輸出效果
豆包 ● 響應(yīng)時長(s)：28.251 ● tokens：1023 ● 生成速率(tokens/s)：36.21 ● 首token延遲(s)：0.993
DeepSeek ● 響應(yīng)時長(s)：34.446 ● tokens：616 ● 生成速率(tokens/s)：17.88 ● 首token延遲(s)：3.588
Kimi ● 響應(yīng)時長(s)：15.507 ● tokens：966 ● 生成速率(tokens/s)：62.29 ● 首token延遲(s)：0.924

測評總結(jié)

對比維度	豆包-Doubao 1.5 pro 32k	DeepSeek V3	Kimi-moonshot v1 8k
內(nèi)容專業(yè)性	● 結(jié)構(gòu)完整，嚴格遵循 S-T-A-R 結(jié)構(gòu) ● 表達風(fēng)格簡潔規(guī)范	● 專業(yè)性強，工作經(jīng)歷按 “模塊 + 成果” 分組，有行業(yè)洞察力 ● 結(jié)構(gòu)清晰，語言更精煉	● 工作經(jīng)歷側(cè)重事實陳述，未突出崗位針對性 ● 偏流水賬式敘述，部分表述重復(fù)
信息準確性	● 準確性最佳 ● 全量展示各階段數(shù)據(jù)	● 凸顯工作成果，“核心優(yōu)勢” 中整合關(guān)鍵數(shù)據(jù)，形成記憶點 ● 準確性一般，未按照提示詞STAR框架要求生成	● 數(shù)據(jù)分散需二次提煉 ● 基礎(chǔ)框架全面，但缺乏崗位聚焦
適用場景	● 崗位匹配度較高 ● 優(yōu)化策略基本適用于中高端崗位簡歷	● 精準匹配崗位核心需求 ● 優(yōu)化策略適用于中高端崗位簡歷	● 傳統(tǒng)簡歷框架，通用型描述缺乏針對性 ● 優(yōu)化策略適用于基礎(chǔ)崗位簡歷
性能指標	Kimi響應(yīng)最快，豆包首token延遲最短，Deepseek生成速率最快、輸出內(nèi)容最多，并且在token消耗最少上占優(yōu)

綜合來看，DeepSeek除信息準確性一般，專業(yè)深度以及性能最佳；追求速度以及基礎(chǔ)類崗位，可選擇Kimi；豆包則在速度和專業(yè)性之間提供了平衡選項。