批量简历 AI 筛选的任务是通过技术手段实现简历批量处理的自动化与精准化， HR 的职责是规则制定、合规审查、质量把控和策略优化。AI 负责高效执行，HR 负责战略决策，两者相互协同，最终目标是提升招聘效率与质量，降低人为偏差和人力成本。

本文选用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三个大模型进行试用，并呈现出全方位的数据对比，帮助您快速决策。

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提示词

模板：

你扮演一个HRBP专家，根据 岗位JD 从以下简历中提取出符合JD标准的候选人，返回信息要求如下：

1：以excel的形式输出：候选人姓名、匹配度分数、学历、院校、专业、毕业时间、工作年限、工作履历、核心优势

2： 额外筛选条件 ：例：名企、名校、期望薪资等 3：返回信息除以上字段外，不需要多余的解释内容

主要功能

• 简历解析与结构化处理：提取关键信息，打破 PDF/Word 格式壁垒，准确率达 95% 以上。
• 多维度评分与排序，按岗位需求权重，输出优先级列表
• 候选人画像分析，辅助 HR 快速判断潜力
• 反偏见与合规性检查，过滤敏感信息

核心优势

• 效率提升近200倍，AI 处理单份简历仅需 3-5 秒
• 标准化筛选，降低决策偏差
• 可降低 30%-50% 的招聘时间成本
• 精准度高，减少漏选，覆盖 JD 所有要求
• 数据驱动招聘策略，反向优化岗位画像

目标受众

• 中大型企业 HRBP、业务负责人
• 猎头、招聘外包公司
• 全球化 / 跨区域招聘企业

三大模型测评结果对比

案例

你扮演一个HRBP专家，根据内容运营专员岗位JD从以下简历中中提取出符合JD标准的候选人，返回信息要求如下：

1：以excel的形式输出候选人姓名、匹配度分数、学历、院校、专业、毕业时间、工作年限、工作履历（100字以内）、核心优势（50字以内）

2：211、985院校重点标注、名企重点标注 3：返回信息除以上字段，不需要多余的内容

岗位JD：

1：本科及以上学历，3年及以上内容运营管理经验，要求有技术背景，互联网、SAAS类工具行业优先考虑

2：熟悉Apipost、Apifox等API平台内容生态和商业逻辑

3：有较好的内容运营能力，能输出内容策略，内容整体规划应用能力强

4：能够通过数据，分析背后的用户行为特征，发现问题，提出解决方案

豆包输出结果

到豆包验证提示词效果：豆包-Doubao 1.5 pro 32k

Kimi 输出结果

到Kimi验证提示词效果Kimi-moonshot v1 8k

DeepSeek 输出结果

到DeepSeek验证提示词效果：DeepSeek-DeepSeek V3

数据对比

● tokens：56
● 生成速率(tokens/s)：20.3
● 首token延迟(s)：0.2 | ● 客观筛选类型:数据准确
● 主观性评分/分析宽松

● 数据可视化强，但篇幅较长，需耐心阅读。 | 数据准确，适用于简历批量海选 |
| kimi-moonshot v1 8k | ● 响应时长(s)：13.357s

● tokens：56
● 生成速率(tokens/s)：20.3
● 首token延迟(s)：0.2 | ● 存在误判情况
● 主观性评分/分析严格

● 核心点罗列清晰适合快速浏览 | 精细化评估，能力图谱分析 |
| DeepSeek V3 | ● 响应时长(s)：29.093s

● tokens：56
● 生成速率(tokens/s)：20.3
● 首token延迟(s)：0.2 | ● 客观筛选类型:数据准确
●贴合岗位需求，明确优劣势

●结构最清晰，优缺点一目了然，适合决策者快速抓重点。 | 优劣势分析、综合决策 |

测评总结

在本次批量简历AI筛选对比中，输出内容准确率高，适合满足硬性条件快速筛选；同时响应时间短、首token延迟低，在性能方面表现稳定。

Kimi的响应速度最快，虽然数据存在误判的情况，但评分类的任务产出评分标准严谨，数据化能力证明更直观，适合对内容质量和细节有较高要求的用户。

DeepSeek 内容产出更注重可读性，善于使用表格陈列以及利弊分析对比，适合风控决策。

综合来看，如果追求速度和精准，豆包更合适；如果看重专业深度，Kimi更具优势；而DeepSeek则在速度和通用性之间提供了平衡选项。

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