Qwen3.6-Plus 與 Seedance 2.0：一個寫程式、一個做影片，別再放在同一張比較表
林政賢 ·
這篇的第一版，我們把 Qwen3.6-Plus 跟 Seedance 2.0 放在同一張表上比。後來發現這就像拿電鑽跟電鍋比誰比較好用——它們根本不是同一種東西。所以重寫。
先把兩個名字弄對
Qwen3.6-Plus 是阿里巴巴在 2026 年 4 月 2 日發表的大語言模型，也就是「讀字、寫字、寫程式」的那種。主打的是 agentic coding：把一個複雜的程式任務拆開、自己寫、自己測、自己修到能跑為止。它是原生多模態，可以看著一張設計稿截圖直接生出前端頁面；預設 1M tokens 的上下文，整個專案塞進去都還有位置。發表當時官方就說它可以接進 Claude Code、Cline、OpenCode 這些寫程式的工具。
Seedance 2.0 是字節跳動的影片生成模型。你給它文字或圖片，它給你一段影片。它不會幫你寫程式，也不會幫你整理知識庫。
一個是文字腦，一個是影像腦。第一版文章把它們當成競爭對手，是我們的錯。
那為什麼還值得放在同一篇講？
因為對一間台灣中小企業來說，它們剛好是同一個問題的兩半。
老闆的問題從來不是「哪個模型比較強」，是「我這個月要做的事，該交給誰」。把工作攤開來看，大概會分成兩堆：
文字腦的活（交給 Qwen3.6-Plus 這一類）
內部知識庫問答、客服回覆、報價單與合約的初稿、把舊系統的功能改寫成新的、從一張設計稿長出一個網頁。這些事的共同點：輸入是字、輸出也是字（或程式碼），而且常常牽涉到公司內部的資料。
影像腦的活（交給 Seedance 2.0 這一類）
產品短片、社群素材、提案用的概念影片、廣告分鏡的動態預覽。共同點：輸出是畫面，而且大多不需要碰到公司機密。
場景分流：機密的放家裡，好看的放外面
這是整篇最實際的一段。
文字腦那堆活，通常會餵進公司的合約、客戶名單、內部流程——這些東西你不會想丟到任何人的雲端。Qwen 系列一直有開源版本可以自己架，所以這一類工作的正確做法是：能在自己機器上跑的就在自己機器上跑，把資料留在可控的環境裡。（怎麼挑一顆塞得進你顯卡的版本，我們另外寫了一篇，連結在文末。）
影像腦那堆活剛好相反。影片生成吃的算力是文字的幾十倍，自己買機器划不來；而且產品短片、社群素材本來就是要公開的東西，走雲端 API 沒有機密問題。按次付費、用多少算多少，才是小公司該有的算法。
機密的活放自己家，
好看的活租外面的。
選模型，不要看跑分，看「一個 token 換到多少產出」
兩年前大家比參數量，去年比跑分，今年真正該比的是單位成本能換到多少可用的產出。一個模型再強，每次回答都要你等三十秒、還要你回頭改一半，實際效率就是輸給一個回答快、改兩處就能用的模型。
所以我們現在幫客戶評估的順序是：先列出這個月真正要做的 10 件事 → 分成文字腦跟影像腦 → 各自挑一個「夠用、好接、不貴」的 → 跑一週 → 看實際省了多少人的時間。跑分表從頭到尾沒有出現。
一句話版本：不要問「Qwen 跟 Seedance 哪個好」，要問「我這件事是文字腦還是影像腦」。分對堆，模型就不會選錯。
關於這篇：Qwen3.6-Plus 的發表日（2026-04-02）、1M 上下文、agentic coding 與可接入 Claude Code 等工具的說法，來自阿里雲官方公告與當時報導。本文第一版把 Seedance 2.0 誤當成語言模型來比較，2026 年 9 月已全文修正並保留這段說明。
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作者：林政賢（導演 · Gen AI 創作者兼工程師 · 瑭宜影像創意工作室創辦人）