发现者网
产业经济 科技业界 3C数码 文化传媒 移动智能 家电行业 AI大模型 汽车出行 热点资讯

智谱ZCode重大升级:四大功能上线 GLM Coding Plan额度回满享多重福利

2026-08-12来源:快讯编辑:瑞雪

智谱今日宣布,其自主研发的国产 Coding Harness 工具 ZCode 完成重大升级,新增 Goal、Subagents、Remote Control 及闲时任务四大核心功能。此次升级不仅优化了代码生成效率,还通过智能化任务管理显著提升了开发者体验,同时推出多项用户权益提升计划。

为庆祝用户规模突破百万,智谱宣布即日起将 GLM Coding Plan 全体用户的额度统一重置,所有用户额度恢复至满额状态。更值得关注的是,即日起至2026年8月31日期间,使用该计划的用户可额外获得1.5倍限时额度加成,结合缓存优化带来的30%有效Token量提升,整体使用量最高可达常规额度的1.8倍。

在性能测试环节,智谱采用自研的 Z.aiCode Bench 评估体系,对比 GLM-5.2 搭配 ZCode 与 Claude Code 的表现。数据显示,ZCode 在任务整体通过率上领先2.39%,尽管在检查项通过率上略低1.22%,但其缓存命中率超过98%的优化效果尤为突出。这项技术突破使得重复上下文可高效命中缓存,配合更低的积分抵扣系数,显著提升了资源利用率。

此次升级最受开发者关注的创新当属 Goal 模式。该功能颠覆了传统 Coding Agent 需要持续人工干预的工作方式,用户只需设定明确可验收的目标(如"将页面加载时间压缩至2秒内且通过所有测试"),系统便会自动拆解任务、迭代修改代码并执行测试,直至达成目标。整个过程的进度、耗时及执行结果均通过可视化面板实时展示,真正实现"设定目标后放手等待"的智能化开发体验。

针对移动办公场景,Remote Control 功能允许开发者通过手机临时接管桌面窗口。当长任务在电脑端运行时,用户可随时用手机查看进度、发送指令或创建新任务,支持微信、飞书等主流协作平台直接调用工作区。该功能特别强调数据安全,所有代码和命令仍在本地环境执行,既不会同步至手机端,也不会创建云端副本,兼容本地、SSH、WSL及Docker等多种工作区模式。

新增的闲时任务功能则为处理耗时任务提供了更经济的解决方案。用户提交任务后,系统会自动在服务器低峰时段执行,在权益范围内不消耗 GLM Coding Plan 积分。这项设计特别适合代码优化、大规模测试等对时效性要求不高但资源消耗较大的工作场景。

Meta开源新模型Muse Glimmer,扎克伯格借公开信重构AI发展新路径
Meta宣布将重点发力开源权重大语言模型,并同步发布了名为Muse Glimmer的开源模型,同时承诺将在未来几周内开放其更强大模型MuseSpark 1.2的权重。 Muse Spark于今年4月作为封…

2026-08-12

大功率遥控器定做全解析:从工业场景适配到选型关键要素
在需要较长距离或较高功率无线控制的应用中,大功率遥控器定做厂家的产品方案需要与使用场景相匹配,常见应用方向包括工业控制、安防工程、智能家居等。 在户外应用场景中,遥控器的外壳防护等级、工作温度范围和按键耐用性…

2026-08-11

OpenAI扩展Daybreak方案:新增双级别,红色级可免费用GPT-5.6-Cyber模型
8月11日消息,据CNBC报道,OpenAI正在扩展其名为Daybreak的网络安全方案,新增蓝色和红色两个不同的级别。 OpenAI 表示,建议大多数公司从蓝色级别开始使用。蓝色级别将为用户提供对其模型的独…

2026-08-11

董明珠谈“网红”标签:产品获认可 自然成焦点人物
她表示,自己并不是依靠社交平台、花钱打造出来的“网红”,而是因为格力产品获得消费者认可,才成为大家关注的人物。她表示,企业家受到关注,并不是刻意打造个人形象,而是企业文化和产品得到社会认可后,自然而然形成影…

2026-08-11

扎克伯格畅想超级智能未来:个人Agent赋能,AI眼镜或成关键交互设备
原文并没有进一步展开眼镜在超级智能体系中的具体定位,但对于长期布局Ray-BanMeta等AI眼镜产品的Meta而言,这仍然是一个值得关注的细节。 三、Meta的答案:个人超级智能、开源,以及更多算力 …

2026-08-11

马斯克力挺Cloudflare:未来AI智能体流量将远超人类互联网使用量
IT之家 8 月 11 日消息,全球首富埃隆 · 马斯克(Elon Musk)昨日(8 月 10 日)在X平台发布推文,力挺Cloudflare 首席财务官托马斯 · 塞弗特(Thomas Seifert)…

2026-08-11

智源AREX智能体:以验证驱动自主研究,开启智能进化新路径
AREX的目标,不是让模型在单轮回答中写出一个「看起来更完整」的答案,而是训练一种能长期运行、持续验证、递归修正的自主研究智能体——不是一次性给出答案,而是在「研究→验证→再研究」的循环中不断接近完整解,让…

2026-08-11