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Qwen3.6-Plus와 Seedance 2.0: 하나는 코드, 하나는 영상 — 같은 비교표에 올리지 마라

林政賢 · 2026-08-03

이 글의 첫 번째 버전에서 우리는 Qwen3.6-Plus와 Seedance 2.0을 같은 비교표에 올렸다. 나중에 알았다. 그건 전동 드릴과 전기밥솥 중 뭐가 더 쓰기 좋은지 비교하는 것과 같다 — 애초에 같은 종류의 물건이 아니다. 그래서 다시 썼다.

먼저 두 이름을 바로잡자

Qwen3.6-Plus는 알리바바가 2026년 4월 2일 발표한 대형 언어 모델, 즉 '글을 읽고, 글을 쓰고, 코드를 쓰는' 종류다. 주력은 에이전트형 코딩: 복잡한 프로그래밍 과제를 쪼개고, 스스로 쓰고, 스스로 테스트하고, 돌아갈 때까지 스스로 고친다. 네이티브 멀티모달이라 디자인 시안 스크린샷을 보고 바로 프런트엔드 페이지를 뽑아낸다. 기본 컨텍스트 1M 토큰이라 프로젝트 전체를 넣어도 자리가 남는다. 발표 당시 공식적으로 Claude Code, Cline, OpenCode 같은 코딩 도구에 연결할 수 있다고 밝혔다.

Seedance 2.0은 바이트댄스의 영상 생성 모델이다. 텍스트나 이미지를 주면 영상을 준다. 코드를 대신 써 주지도, 지식 베이스를 정리해 주지도 않는다.

하나는 텍스트 뇌, 하나는 영상 뇌. 첫 버전에서 이 둘을 경쟁자로 다룬 건 우리 잘못이다.

그런데 왜 아직도 한 글에서 같이 다룰 가치가 있나

대만의 중소기업에게 이 둘은 마침 같은 질문의 두 반쪽이기 때문이다.

사장님의 질문은 애초에 '어느 모델이 더 강한가'가 아니다. '이번 달에 해야 할 이 일을 누구에게 맡기나'다. 일을 펼쳐 놓으면 대략 두 더미로 나뉜다.

상황별 분류: 기밀은 집에, 예쁜 건 밖에

이 글에서 가장 실용적인 부분이다.

텍스트 뇌 더미에는 보통 회사 계약서, 고객 명단, 내부 프로세스가 들어간다 — 누구의 클라우드에도 던져 넣고 싶지 않은 것들이다. Qwen 시리즈는 늘 직접 띄울 수 있는 오픈 웨이트 버전이 있었으니, 이 더미의 올바른 방법은 내 기계에서 돌릴 수 있는 건 내 기계에서 돌리고, 데이터를 통제 가능한 환경에 두는 것이다. (내 그래픽카드에 들어가는 버전을 고르는 법은 따로 한 편을 썼다. 링크는 글 끝에.)

영상 뇌 더미는 정반대다. 영상 생성은 텍스트의 수십 배 연산을 먹어서 직접 장비를 사면 수지가 안 맞는다. 게다가 제품 영상, SNS 소재는 원래 공개할 것이니 클라우드 API를 써도 기밀 문제가 없다. 쓴 만큼 내는 종량제가 작은 회사가 해야 할 계산이다.

기밀 업무는 우리 집에,
보기 좋은 업무는 밖에서 빌려서.

모델 고를 때 벤치마크 말고 '토큰 하나로 얼마나 뽑히나'를 보라

2년 전엔 모두 파라미터 수를 비교했고, 작년엔 벤치마크를 비교했고, 올해 진짜 비교해야 할 것은 단위 비용으로 쓸 만한 결과물을 얼마나 얻는가다. 아무리 강한 모델이라도 답할 때마다 30초 기다리고 절반을 고쳐야 한다면, 실제 효율은 빨리 답하고 두 군데만 고치면 되는 모델에게 진다.

그래서 지금 우리가 고객을 위해 평가하는 순서는 이렇다: 이번 달에 진짜 해야 할 10가지를 나열 → 텍스트 뇌와 영상 뇌로 분류 → 각각 '충분하고, 연결하기 쉽고, 비싸지 않은' 것 하나씩 선택 → 일주일 돌리기 → 실제로 사람 시간이 얼마나 절약됐는지 확인. 벤치마크 표는 처음부터 끝까지 등장하지 않는다.

저자：林政賢（감독 · Gen AI 크리에이터 겸 엔지니어 · 탕이 스튜디오 창업자）