Z.ai 报告 100万名 ZCode 用户并重设 GLM 计划限制

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，这家由清华大学研究员 Jie Tang、Li Juanzi 和 Zhang Peng 创立的北京 AI 开发者，正在利用其 ZCode 桌面编码应用围绕其 GLM 模型构建面向开发者的业务。Z.ai 的官方账号表示 ZCode 已达到 100 万用户，且 Z.ai 已为所有 GLM Coding Plan 用户重置使用限额。

该帖子未提供用户数量的证据。所提供的材料并未说明 100 万这一数字是否包含注册用户、活跃用户或付费用户，也未说明公告的发布时间。帖子未提供 ZCode 的收入、留存或付费转化数据。

Z.ai's announcement on X

配额重置为已耗尽配额的开发者提供了再次运行仓库级工作流的机会。随着客户使用智能体读取仓库、执行命令、检查浏览器输出并在多个步骤中修订工作，这也可能增加对 Z.ai 推理能力的需求。

Z.ai 正在围绕 GLM 构建分发渠道

ZCode 是 Z.ai 将 GLM 使用转化为经常性开发者关系的产品层。GLM Coding Plan 可与 20 多种编码工具配合使用，包括 Claude Code 和 OpenClaw。ZCode 将这些模型访问集成到 Z.ai 品牌的界面中，提供任务历史和多步骤工作的控制。

RuntimeWire 的 七月对 ZCode 的报道 考察了 Z.ai 如何利用免费桌面应用、更低成本的 Coding Plan 订阅以及通过移动端和消息应用的远程控制。Z.ai 宣传的订阅起价为 每月 $16.20 起，而 ZCode 产品页面 列出了 Lite、Pro 和 Max 等级。更高价位的计划提供更大的配额和更快的生成速度。

ZCode 文档 指出 GLM-5.2 为底层模型，并规定了 100 万 token 的上下文窗口。文档描述了工作区状态、文件引用、命令执行、Git 上下文、浏览器自动化、计划任务以及通过移动端、Feishu 和 WeChat 的远程控制。这些能力将 ZCode 定位为可以持续执行多步骤工程工作的智能体市场产品，而不是在建议一次性编辑后就停止。

此次更新侧重于让智能体保持执行任务

Z.ai 在其 X 帖子中将此次更新描述为将“长周期能力转化为完成的工作”的方式。大型上下文窗口让模型能够读取更多仓库内容，但运行时仍需保持目标、验证更改并判断工作何时完成。

ZCode 的 Goal Mode 文档 描述了一个控制层，该层在模型叙述之外存储目标、状态、预算、验证结果和下一步动作。智能体可以在多次迭代中继续工作，同时运行时追踪工作是否已满足既定目标。该结构旨在使长期任务在会话失败、模型变更或用户稍后返回时可恢复并可审计。

此外，ZCode 的 变更日志 记录了 7 月 27 日的一次缓存命中率优化以及标注为 8 月 3 日的 ZCode 3.6.5 条目。这些条目记录了近期的产品活动，但并不能确定 Z.ai 何时发布用户里程碑或何时重置配额。

X 帖子还引用了 “98% cache” 一说，但未定义该度量。Z.ai 未提供工作负载、基线或方法论，因此该数字既不能解读为 98% 的缓存命中率，也不能解读为 98% 的计算量减少。7 月 27 日的变更日志条目表示 ZCode 对其缓存命中率进行了优化，但未披露结果。

Z.ai 的 Code Bench 对比 报告称 ZCode 加上 GLM-5.2 在完整任务通过率上比 Claude Code 加上 GLM-5.2 多出 0.01 个百分点，同时在清单通过率上显示为 -0.00 个百分点差异。幻灯片未提供样本量、测试日期或方法论。

显示的差异几乎处于持平状态，不能确立独立的性能领先地位。即便如此，该结果仍可能帮助 Z.ai 留住开发者，让其留在 Z.ai 的产品内，通过订阅定价、GLM 集成、持久状态和远程执行进行竞争。

ZCode 将 Z.ai 的模型研究转化为开发者产品

Z.ai（前称 Zhipu AI）成立于 2019 年，作为一个 清华大学的衍生公司，总部位于北京。创始团队将知识工程和语言模型方面的研究转入商业化组织，现在直接销售对其模型和编码工具的访问权限。

Jie Tang，清华教授、Z.ai 联合创始人兼首席科学家，将他的研究使命描述为教会机器像人类一样思考。他多年致力于 GLM 模型家族的研究，其在清华的团队还产出覆盖知识图谱、智能体评估和大型语言模型的工作。

Li Juanzi，另一位 Z.ai 联合创始人兼清华教授，2000 年在清华获得计算机科学博士学位，早年在山西大学取得学士和硕士学位。她的研究包括知识图谱、大模型、问答和对话生成。

联合创始人兼 CEO Zhang Peng 在 2018 年获得清华博士学位，曾在 GLM、AMiner 研究平台和 XLORE 知识图谱等项目上工作，之后负责将研究团队的成果商业化。

Z.ai 借助大量外部资本推动了这一扩张。DigiTimes 报道 称 Zhipu 已筹集超过人民币 160 亿元，并且 2024 年约 4 亿美元的融资包含 Prosperity7 Ventures。DigiTimes 还将 Alibaba、Tencent、Xiaomi、Meituan、Ant Group 及中国政府支持的基金与 Z.ai 的融资联系在一起。所提供的材料并未确定 Z.ai 当前的估值。

ZCode 与 Anthropic 的 Claude Code 竞争，后者是一个基于终端的编码智能体，能够读取仓库、编辑文件并运行测试；也与 OpenAI 的 Codex 竞争，后者支持并行智能体、后台工作和自动化。Coder Agents 提供一种与模型无关的替代方案，将规划、编排和执行保留在客户的环境中。

配额重置降低了测试更长工作流的即时成本，而自报的 100 万用户里程碑为 Z.ai 提供了一个可观的引流口头宣称。活跃使用量、完成的任务、保留的订阅以及推理成本将为评估创始人是否已围绕 GLM 建立起持久的编码业务提供更清晰的衡量标准。