我是一名求職者，請根據{{我的求職意向}}優化簡歷，返回信息要求如下：
1、基本要求：結合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差異
3、返回信息除以上字段外，不需要多余的解釋內容
求職意向：某互聯網公司銷售經理崗 簡歷內容：
注：教育背景、技能等模塊可根據實際需求補充，此處聚焦崗位相關經歷。
| 性能指標 | 輸出效果 |
| 豆包 ● 響應時長(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 ● 響應時長(s)：15.507 ● tokens：966 ● 生成速率(tokens/s)：62.29 ● 首token延遲(s)：0.924 |  |
| 對比維度 | 豆包-Doubao 1.5 pro 32k | DeepSeek V3 | Kimi-moonshot v1 8k |
| 內容專業性 | ● 結構完整，嚴格遵循 S-T-A-R 結構 ● 表達風格 簡潔規范 | ● 專業性強，工作經歷按 “模塊 + 成果” 分組，有行業洞察力 ● 結構清晰，語言更精煉 | ● 工作經歷側重事實陳述，未突出崗位針對性 ● 偏流水賬式敘述，部分表述重復 |
| 信息準確性 | ● 準確性最佳 ● 全量展示各階段數據 | ● 凸顯工作成果，“核心優勢” 中整合關鍵數據，形成記憶點 ● 準確性一般，未按照提示詞STAR框架要求生成 | ● 數據分散需二次提煉 ● 基礎框架全面，但缺乏崗位聚焦 |
| 適用場景 | ● 崗位匹配度較高 ● 優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 ● 優化策略適用于中高端崗位簡歷 | ● 傳統簡歷框架，通用型描述缺乏針對性 ● 優化策略適用于基礎崗位簡歷 |
| 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，DeepSeek除信息準確性一般，專業深度以及性能最佳；追求速度以及基礎類崗位，可選擇Kimi；豆包則在速度和專業性之間提供了平衡選項。
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