코딩하는 AI, 이제 더 똑똑하고 저렴해질 수 있을까? 'Ripple-65B'의 등장

상상해보세요. 아침에 일어나 컴퓨터를 켰는데, AI에게 “오늘 작업할 새로운 기능의 구조를 짜고, 필요한 모듈을 설치한 뒤 코드를 작성해줘”라고 한마디 건넵니다. 잠시 커피를 마시는 사이, AI가 스스로 도구를 다루며 코딩을 완벽하게 끝내놓습니다. 과거에는 영화 속 이야기 같았지만, 이제는 ‘에이전트(Agent)’라는 이름의 AI가 이를 현실로 만들고 있습니다.

최근 미국에서 개발된 Ripple-65B-Preview가 이러한 코딩 에이전트 시장에 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 개발자들이 더 똑똑하고, 그러면서도 경제적으로 코딩 업무를 자동화할 수 있는 길이 열린 것입니다.

이게 왜 중요한가요?

AI가 점점 더 복잡한 코딩 업무를 자동화하면서, 개발자들은 더 이상 단순한 코드 작성에 시간을 쏟지 않아도 되게 되었습니다. 대신 아키텍처 설계나 제품의 요구사항을 정의하는 등 고차원적인 작업에 집중할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다 참고자료 13.

하지만 지금까지 고성능 AI를 활용하려면 높은 비용을 내거나, 보안 문제로 외부 모델을 사용하는 것을 꺼려야 했습니다. 이번에 공개된 Ripple-65B-Preview는 ‘오픈 웨이트(Open-weights, 모델의 내부 가중치를 공개하여 누구나 실행할 수 있는 방식)’ 방식으로, 개발자가 자신의 인프라를 주도적으로 꾸리거나 외부 API를 저렴하게 활용할 수 있는 선택지를 제공합니다 참고자료 1, 참고자료 8.

쉽게 이해하기: ‘Ripple-65B’는 어떤 AI일까요?

Ripple-65B-Preview는 ‘ricursiveAI’에서 만든 모델로, 이름에서 알 수 있듯 650억 개의 파라미터(매개변수, AI가 학습하며 기억하는 조절 가능한 값들)를 가진 거대 모델입니다 참고자료 1.

쉽게 비유하자면, 이 모델은 ‘도구 상자를 다룰 줄 아는 베테랑 개발자’와 같습니다.

• 내장 도구 호출(Native tool-calling): 일반적인 AI가 단순히 대화만 한다면, 이 모델은 스스로 코드를 분석하고 필요한 명령어를 실행하거나 외부 도구를 사용하는 법을 알고 있습니다. 마치 숙련된 엔지니어가 망치나 드라이버를 적재적소에 꺼내 쓰는 것과 같습니다 참고자료 1.
• 효율적인 체급: 65B(650억)라는 규모는 너무 무겁지도, 너무 가볍지도 않은 ‘적정 체급’입니다. 처리 성능은 유지하면서 비용 효율을 극대화했기 때문에 사용료가 입력 토큰 100만 개당 0.20달러, 출력 토큰 100만 개당 0.60달러 수준으로 매우 합리적입니다 참고자료 1.

어디까지 왔을까요?

2026년 현재, 코딩 AI 시장은 그야말로 춘추전국시대입니다. DeepSeek와 같은 모델은 방대한 컨텍스트(AI가 한 번에 기억할 수 있는 정보량)를 무기로 높은 효율을 보여주고 있고 참고자료 3, 알리바바의 Qwen 시리즈나 GLM 시리즈 등은 로컬 환경에서도 뛰어난 성능을 발휘하며 오픈 웨이트 분야를 이끌고 있습니다 참고자료 5, 참고자료 9.

이러한 경쟁 속에서 Ripple-65B-Preview는 특히 ‘에이전트형 코딩’이라는 좁고 깊은 길을 파고들었습니다. 단순히 코드를 완성하는 수준을 넘어, 개발 흐름을 스스로 제어하고 최적화하려는 시도들이 계속되고 있습니다. 다만, 아직까지는 GPT-5.5와 같은 최상위 독점 모델과 비교했을 때 매우 까다로운 추론 능력이나 고도화된 에이전트 작업에서는 차이가 존재한다는 점도 솔직한 현실입니다 참고자료 10.

앞으로의 풍경

앞으로의 AI 코딩은 더 강력한 ‘협업’ 형태로 발전할 것입니다. 오픈 웨이트 모델들은 가격 경쟁력과 보안성을 무기로 기업 내부망에 탑재될 것이며, 개발자들은 자신의 노트북이나 로컬 서버에서 ‘나만의 전속 AI 보조’를 부리게 될 것입니다 참고자료 7, 참고자료 8.

중요한 것은 우리가 ‘어떤 모델이 가장 성능이 좋은가’를 넘어 ‘우리 팀의 코딩 흐름에 어떤 AI가 가장 잘 녹아드는가’를 고민할 시대가 왔다는 점입니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

Ripple-65B와 같은 모델의 등장은 단순히 숫자의 승리가 아닙니다. 고성능 AI 기술이 특정 기업의 전유물을 넘어, 더 많은 개발자의 도구 상자로 들어오고 있다는 것을 의미합니다. 소프트웨어 개발의 미래는 AI라는 ‘도구’를 누가 더 창의적으로 ‘다루느냐’에 달려있습니다.

참고자료

1. [ricursiveAI/Ripple-65B-Preview- API Pricing & Providers

   OpenRouter](https://openrouter.ai/ricursiveai/ripple-65b-preview)

2. NotebookLM Agentic AI Update Is HUGE! AgenticCoder… - YouTube
3. DeepSeek V4 in KiloCode– 1M Context, OpenSource

4. [Qwen 3.7 vs Kimi K2.7: Open Agentic Coder 2026

   Codersera Blogs](https://codersera.com/blog/qwen-3-7-vs-kimi-k2-7-coding-2026/)

5. Best Local LLM for Coding in 2026: A Comprehensive… - Atomic Chat
6. GLM-5.1 is out now! GLM-5.1 is a new open model for SOTA agentic…
7. Best Ollama Models 2026: 15 Ranked (Coding, Reasoning, Chat)

8. [Open-Weight LLM Serving for Agentic Coding

   Nguyễn… - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=wBNa41OmW3o)

9. GLM-5.3 open-weight: скачиваем 753B-модель и запускаем локально

10. [Recent open weights model launches

    Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/articles/recent-open-weights-model-launches)

11. Altman: OpenAI’s newest model is 54% more efficient on agentic…
12. Verdent: NEW Agentic Coder IS POWERFUL! Can Build… - YouTube

13. [The Batch

    DeepLearning.AI

    AI News & Insights](https://www.deeplearning.ai/the-batch)