Z.ai、ZCodeのユーザー数が100万人に達したと報告し、GLMプランの制限をリセット

Why it matters

ZCode gives Z.ai a direct route from its GLM models to paid developer usage. Subscription conversion, completed tasks and the inference cost of long-running agents will determine whether the product can support a durable coding business.

Z.ai, the Beijing AI developer founded by Tsinghua University researchers Jie Tang, Li Juanzi and Zhang Peng, is using its ZCode desktop coding application to build a developer business around its GLM models. Z.ai's official account says ZCode has reached 1 million users and that Z.ai reset usage limits for all GLM Coding Plan users.

投稿はユーザー数の証拠を提示していない。提供された資料は、100万人という数字が登録ユーザー、アクティブユーザー、あるいは有料ユーザーのいずれを指すのかを示しておらず、発表の公開日も確認できない。投稿はZCodeの収益、リテンション、または有料コンバージョンの数値も提示していない。

Z.aiのXでの発表

クォータのリセットにより、割り当てを使い果たした開発者はリポジトリ規模のワークフローを再度実行する機会を得ることができる。これにより、エージェントがリポジトリを読み、コマンドを実行し、ブラウザ出力を検査し、複数のステップにわたって作業を修正する際にZ.aiへの推論需要が増える可能性もある。

Z.aiはGLMを中心に流通を構築している

ZCodeは、GLMの利用を定期的な開発者関係に変換するためのZ.aiの取り組みにおける製品層だ。GLM Coding PlanはClaude CodeやOpenClawを含む20以上のコーディングツールと連携する。ZCodeは、そのモデルアクセスをZ.aiブランドのインターフェース内に組み込み、タスク履歴やマルチステップ作業の制御を提供する。

RuntimeWireの7月のZCode報道は、無料のデスクトップアプリケーション、低価格帯のCoding Planサブスクリプション、モバイルやメッセージングアプリを通じたリモート制御の利用を検討した。Z.aiは月額$16.20からのサブスクリプションを広告しており、ZCodeの製品ページはLite、Pro、Maxの階層を記載している。高価格プランはより大きな割当てとより高速な生成を提供する。

ZCodeのドキュメントは、基盤となるモデルとしてGLM-5.2を特定し、100万トークンのコンテキストウィンドウを明記している。ワークスペースの状態、ファイル参照、コマンド実行、Gitコンテキスト、ブラウザ自動化、スケジュール作業、モバイル、FeishuおよびWeChatを通じたリモート制御を説明している。これらの機能は、編集の提案で止まるのではなく、マルチステップのエンジニアリング作業を継続できるエージェント市場にZCodeを位置づける。

アップデートはエージェントを作業にとどめることに焦点を当てている

Z.aiはXの投稿でこのアップデートを「長距離の能力を完了した作業に変える」手段と説明した。大きなコンテキストウィンドウはモデルがより多くのリポジトリを読むことを可能にする一方で、ランタイムは目的を保持し、変更を検証し、作業が完了したかを判断し続ける必要がある。

ZCodeのGoal Modeドキュメントは、目的、ステータス、予算、検証結果、次のアクションをモデルのナラティブの外側に保存する制御層を記述している。エージェントは反復を通じて作業を継続でき、ランタイムは作業が宣言されたゴールを満たしているかを追跡する。その構造は、セッションが失敗したりモデルが変わったりユーザーが後で戻ってきた場合でも、長期のタスクを回復可能かつ監査可能にすることを意図している。

別に、ZCodeのchangelogは7月27日のキャッシュヒット率最適化と8月3日付のZCode 3.6.5のエントリを記録している。これらのエントリは最近の製品活動を記録しているが、Z.aiがユーザーのマイルストーンを公表した時期や制限をリセットした時期を確定するものではない。

Xの投稿はまた「98% cache」を引用したが、その測定方法は定義されていない。Z.aiはワークロード、ベースライン、または手法を提供しておらず、その数字を98%のキャッシュヒット率として読むことも、計算量を98%削減したと読むこともできない。7月27日のchangelogのエントリはZCodeがキャッシュヒット率を最適化したと述べているが、結果は開示していない。

Z.aiのCode Bench比較は、完全タスク合格率でZCode＋GLM-5.2がClaude Code＋GLM-5.2に対して0.01パーセンテージポイントの優位を報告しており、チェックリスト合格率では-0.00パーセンテージポイントの差を表示している。スライドはサンプルサイズ、テスト日、または手法を提供していない。

表示された差はほぼ同等といえるものであり、独立した性能上の優位性を確立するものではない。それでも、その結果は開発者がZ.aiの製品内に留まる場合に役立つ可能性がある。Z.aiはサブスクリプション価格、GLM統合、永続的な状態、リモート実行を通じて競争できる。

ZCodeはZ.aiのモデル研究を開発者向け製品に転換する

Z.aiは以前Zhipu AIとして知られ、2019年にTsinghua Universityのスピンアウトとして設立され、北京を拠点としている。創業者らは知識工学と言語モデルの研究を商業組織に持ち込み、現在はモデルおよびコーディングツールへの直接アクセスを販売している。

Jie TangはTsinghuaの教授であり、Z.aiの共同創業者兼チーフサイエンティストで、自身の研究ミッションを「機械に人間のように考えさせることを教えること」と表現している。彼はGLMモデルファミリーに多年取り組んでおり、彼のTsinghuaグループは知識グラフ、エージェント評価、大規模言語モデルにまたがる研究を産出してきた。

Li Juanziは別のZ.ai共同創業者でありTsinghuaの教授で、Shanxi Universityで学士および修士を取得した後、2000年にTsinghua Universityで計算機科学の博士号を取得した。彼女の研究には知識グラフ、大規模モデル、質問応答および対話生成が含まれる。

共同創業者でCEOのZhang Pengは2018年にTsinghuaで博士号を取得し、GLM、AMiner研究プラットフォーム、XLORE知識グラフに取り組んだ後、研究グループの研究の商業化を主導した。

Z.aiはその拡大を相当な外部資本で賄ってきた。DigiTimesは報じているところによると、Zhipuは160億人民元以上を調達しており、2024年の約4億ドルの資金調達にはProsperity7 Venturesが含まれていたとされる。DigiTimesはまたAlibaba、Tencent、Xiaomi、Meituan、Ant Groupおよび中国政府系ファンドをZ.aiの資金調達に関連付けている。提供された資料はZ.aiの現在の評価額を確定するものではない。

ZCodeは、リポジトリを読み、ファイルを編集しテストを実行できるターミナルベースのコーディングエージェントであるAnthropicのClaude Code、並列エージェント、バックグラウンド作業および自動化をサポートするOpenAIのCodexと競合する。Coder Agentsは、計画、オーケストレーション、実行を顧客の環境内に保持するモデル非依存の代替を提供する。

クォータのリセットはより長いワークフローを試す際の即時コストを下げ、自己申告の100万人ユーザーマイルストーンはZ.aiに大きなファネル上部の主張を与える。アクティブな使用、完了したタスク、維持されたサブスクリプション、推論コストが、創業者らがGLMを中心とした耐久的なコーディング事業を構築できたかどうかをより明確に測る指標を提供するだろう。