在人力資源工作中，書寫崗位JD至關重要。它不僅是招聘的基礎，能精準傳達崗位職責、要求和期望，幫助吸引匹配的候選人，還能為員工入職后的培訓、績效評估提供明確依據。同時，清晰的JD有助于優化組織架構，明確各崗位間的協作關系，提升工作效率，是人力資源管理中不可或缺的環節，對人才管理、組織發展有著深遠影響。

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崗位JD生成大師？

提示詞

模板：

  你扮演一個HRBP專家，請根據{{ 雇主需求 }}生成崗位JD，返回信息要求如下：

  1、基本要求：崗位名稱、職位描述、任職要求

  2、額外要求：薪酬范圍、能力圖譜、崗位亮點

  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

• 信息傳遞：清晰定義崗位目標、職責、任職要求，為候選人提供直觀的崗位畫像，減少溝通成本。
• 篩選標準：作為簡歷初篩和面試評估的依據，確保候選人與崗位需求精準匹配，提升招聘效率。
• 管理依據：明確崗位權責邊界，為后續績效考核、培訓發展、薪酬設計等人力資源管理工作提供基礎參考。
• 合規保障：規范崗位描述，避免法律風險（如歧視性條款），確保招聘流程合法合規。

  核心優勢

• 精準匹配：通過細化職責與能力要求，快速過濾無效簡歷，聚焦高潛力候選人。
• 降低溝通成本：減少候選人與企業的信息差，提前篩除不匹配者，提升招聘各環節效率。
• 支撐組織架構：清晰界定崗位在團隊中的定位，避免權責模糊，助力部門協作與分工。
• 雇主品牌展示：專業、規范的 JD 傳遞企業管理水平與崗位價值，增強崗位吸引力。

  目標受眾

• 中大型企業 HRBP、業務負責人
• 獵頭、招聘外包公司
• 全球化 / 跨區域招聘企業

三大模型測評結果對比

案例 1：

提示詞：     

你扮演一個HRBP專家，請根據雇主需求生成崗位JD，返回信息要求如下：    

1、基本要求：崗位名稱、職位描述以及任職要求    

2、額外要求：結合2025年互聯網行業薪酬報告生成薪資范圍    

3、返回信息除以上字段外，不需要多余的解釋內容    

雇主需求：    我是一家互聯網科技公司，正在尋找一名中級數據分析師，希望候選人熟練掌握復雜的數據處理、清洗、分析以及可視化，可以處理復雜的業務場景

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)：4005 ● tokens：392 ● 生成速率(tokens/s)：97.88 ● 首token延遲(s)：0.45s
DeepSeek		● 響應時長(s)：13.739 ● tokens：338 ● 生成速率(tokens/s)：24.6 ● 首token延遲(s)：3.228
Kimi		● 響應時長(s)：5.099 ● tokens：666 ● 生成速率(tokens/s)：130.61 ● 首token延遲(s)：0.652

案例2：

提示詞：

   你扮演一個HRBP專家，請根據雇主需求生成崗位JD，返回信息要求如下：

   1、基本要求：崗位名稱、職位描述以及任職要求

   2、額外要求：結合2025年互聯網行業薪酬報告生成薪資范圍

   3、返回信息除以上要求外，不需要多余的解釋內容

   雇主需求：

 我是成都的一家游戲公司，正在找一位創新的資深3D動畫設計師。理想的候選人需要具備強烈的視覺敏感度，至少熟練掌握一種建模、動畫以及渲染工具，并有能力在規定期限內創造出引人入勝的設計方案。

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)：6.733 ● tokens：56 ● 生成速率(tokens/s)：20.3 ● 首token延遲(s)：0.2
DeepSeek		● 響應時長(s)：17.174 ● tokens：36 ● 生成速率(tokens/s)：30.3 ● 首token延遲(s)：0.3
Kimi		● 響應時長(s)：6.029 ● tokens：86 ● 生成速率(tokens/s)：80.3 ● 首token延遲(s)：8.2

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，如果追求速度和基礎模板化內容，豆包更合適；如果看重專業深度，DeepSeek更具優勢；而Kimi則在速度和專業性之間提供了平衡選項。

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