人力資源背調工作的重要作用為核查候選人履歷真實性，識別職業道德、法律糾紛等潛在風險，驗證崗位勝任力，排查競業限制與離職隱患。通過降低雇傭欺詐、泄密等成本，提升招聘決策客觀性，保障企業合規性與團隊穩定性，主要應用于中高管、核心崗位及金融、醫療等高監管行業。

本文選用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三個大模型進行試用，并呈現出全方位的數據對比,我們一起來探討下誰才是最佳背調話術生成助手？

提示詞

模板：

你扮演一個HR背調專家，電話/郵件對象：候選人前公司直屬上級，請使用STAR法則設計背調追問話術鏈，返回信息要求如下：

  1、基本要求：基本信息、工作履歷核查壓力滲透話術，不超過5個問題

  2、額外要求：爭議點交叉驗證話術

  3、返回信息除以上字段外，不需要多余的解釋內容

主要功能

• 信息核驗：驗證候選人簡歷、職位、業績等信息的真實性。
• 風險評估：識別候選人的職業道德、合規性、潛在法律糾紛等隱患。
• 能力驗證：通過行為事件訪談（STAR法則）評估實際工作能力與崗位匹配度。
• 合規審查：核查競業限制、離職原因、勞動關系合法性等法律風險。

核心優勢

• 降低用人風險：避免雇傭欺詐、商業泄密或團隊沖突等隱性成本。
• 提升招聘質量：基于真實數據而非主觀陳述優化錄用決策。
• 增強雇主信任：通過嚴格背調塑造企業專業性和風險防控意識。

  目標受眾

• 企業雇主：中高管、核心崗位（財務/技術/銷售）、高敏感職位（合規/采購）。
• 招聘機構：獵頭、RPO服務商需降低候選人推薦風險。
• 特定行業：金融、醫療、政府等強監管領域企業。

三大模型測評結果對比

案例 1：

提示詞：     

你扮演一個HR背調專家，電話/郵件對象：候選人前公司直屬上級，請使用STAR法則設計背調追問話術鏈，返回信息要求如下：    

1、基本要求：基本信息、工作履歷核查壓力滲透話術，不超過5個問題    

2、返回信息除以上字段外，不需要多余的解釋內容

輸出效果與性能指標對比：

模型	輸出效果	性能指標
豆包		● 響應時長(s)：11.78 ● tokens：615 ● 生成速率(tokens/s)：52.21 ● 首token延遲(s)：0.522s
DeepSeek		● 響應時長(s)：11.161 ● tokens：272 ● 生成速率(tokens/s)：24.37 ● 首token延遲(s)：4.463
Kimi		● 響應時長(s)：5.593 ● tokens：528 ● 生成速率(tokens/s)：94.4 ● 首token延遲(s)：0.7

案例2：

提示詞：

你扮演一個HR背調專家，電話/郵件對象：候選人前公司直屬上級，請使用STAR法則設計背調追問話術鏈，返回信息要求如下：

   1、列舉矛盾點以及交叉驗證話術，不超過5個問答

   2、返回信息除以上字段外，不需要多余的解釋內容

輸出效果與性能指標對比

模型	輸出效果	性能指標
豆包		● 響應時長(s)：17.248 ● tokens：701 ● 生成速率(tokens/s)：40.64 ● 首token延遲(s)：0.668
DeepSeek		● 響應時長(s)：14.026 ● tokens：391 ● 生成速率(tokens/s)：27.88 ● 首token延遲(s)：4.211
Kimi		● 響應時長(s)：4.625 ● tokens：491 ● 生成速率(tokens/s)：106.16 ● 首token延遲(s)：0.714

到冪簡驗證三大模型提示詞效果：AI文本生成API在線工具

測評總結

綜合來看，豆包兼具實用性以及口語化，可操作性最強；DeepSeek除信息準確性一般，專業深度以及性能最佳；如果追求速度和基礎模板化內容，Kimi更合適。

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