- Z.AI ofrece chat gratuito con modelos propios GLM-4.5/4.6, razonamiento, código y funciones de agente.
- Respaldado por Zhipu AI y estrategia open source: modelos GLM bajo licencia MIT y compatibilidad con chips locales.
- API por suscripción desde precios bajos, panel para claves, límites y facturación; ideal para escalar.
- Existe también Z.ai (Wisdom AI) como probador de modelos 32B con archivos, búsqueda web y salto MaaS.
Si te preguntas qué es Z.AI, aquí tienes la respuesta que querías leer: se trata de una plataforma de chat con inteligencia artificial pensada para usar desde el navegador, sin esperas, sin instalación y con un plan gratuito muy generoso para empezar a trabajar al minuto. Su propuesta combina rapidez, modelos propios potentes y opciones profesionales vía API para quienes necesitan integrar IA en sus flujos o productos.
El corazón de la experiencia lo ponen los modelos de la serie GLM, con especial protagonismo para GLM-4.5 y GLM-4.6. Estos modelos destacan por el razonamiento avanzado, la generación de código y funciones de agente capaces de descomponer tareas y ejecutar pasos de forma secuenciada. Todo ello, además, con un enfoque de independencia: Z.AI no depende de OpenAI ni de Cloudflare, y ofrece una experiencia web directa que recuerda a otros chats, pero con su propia personalidad.
Qué es Z.AI y qué ofrece
En esencia, Z.AI es un chat de IA gratuito e inmediato potenciado por sus modelos GLM-4.5 y GLM-4.6. No necesitas suscripción para empezar: entras desde el navegador, escribes y listo. Para quienes van más allá, existe una API de pago con planes pensados para aplicaciones y desarrolladores, manteniendo límites de uso gratuitos elevados en el chat para el día a día.
La plataforma pone el foco en tres pilares: razonamiento profundo, una potente asistencia para programación y la posibilidad de actuar como agente. Esta última permite que el sistema divida una tarea compleja en subtareas, llame a herramientas o APIs y ejecute la secuencia adecuada para llegar a un resultado utilizable, aliviando trabajos repetitivos.
Un punto clave es la versatilidad multimodal. Los modelos son capaces de trabajar con texto, código e imágenes, y la interfaz puede analizar archivos como PDF, documentos de Word o TXT. A esto se suman funciones como la Búsqueda web y un modo de Razonamiento profundo que amplía el alcance y la precisión en consultas complejas.
La experiencia práctica es muy directa: no hace falta registro, mantiene el contexto de la conversación y puedes seguir preguntando con coherencia sin necesidad de reexplicar cada detalle. Eso sí, conviene elegir el modelo más adecuado a cada tarea para optimizar el consumo de tokens y conseguir resultados más finos.
La empresa detrás: Zhipu AI
El producto Z.AI forma parte del ecosistema de Zhipu AI, oficialmente Beijing Zhipu Huazhang Technology. Nacida inicialmente en la Universidad de Tsinghua y posteriormente escindida como startup independiente, se ha consolidado como uno de los Tigres de la IA en China. Según datos de International Data Group, está considerada la tercera empresa más relevante del mercado de modelos de lenguaje en su país.
Su trayectoria financiera ha llamado mucho la atención: en 2023 recaudó más de 2,5 mil millones de yuanes con el respaldo de gigantes como Alibaba y Tencent. En 2024, Prosperity7 Ventures sumó una participación de 400 millones de dólares, elevando el valor de la compañía a unos 3.000 millones. Este impulso refuerza una estrategia con fuerte énfasis en el open source.
De hecho, Zhipu AI ha optado por publicar sus modelos GLM bajo licencia MIT para uso comercial, algo poco frecuente en los grandes modelos de lenguaje. Esto permite descargar los pesos y ejecutarlos de forma local desde repositorios como Hugging Face o Model Scope, abriendo la puerta a despliegues en infraestructuras propias sin depender de proveedores cerrados.
La apuesta tecnológica también mira al hardware: Zhipu AI ha anunciado compatibilidad con procesadores Huawei Ascend y chips Cambricon, camino a una IA menos dependiente de la cadena occidental basada en GPU de NVIDIA. Este posicionamiento aporta resiliencia y flexibilidad para distintos entornos.
Modelos GLM-4.5 y GLM-4.6 en detalle
GLM-4.5 y GLM-4.6 son los motores principales de la experiencia en Z.AI. GLM-4.6, lanzado en septiembre, incorpora compatibilidad con chips domésticos chinos como los de Cambricon Technologies y se apoya en una arquitectura Mixture of Experts (MoE) pensada para escalar rendimiento y eficiencia.
Uno de los datos más llamativos es la ventana de contexto: hasta 128.000 tokens de entrada y 96.000 de salida. Con ello, es posible procesar documentos prolongados, realizar análisis extensivos y sostener conversaciones largas con un nivel de coherencia notable, algo crucial para proyectos de investigación, auditoría documental o desarrollo de software con múltiples archivos.
Ambos modelos están preparados para tareas variadas: desde redacción y edición de textos hasta generación y depuración de código, pasando por la comprensión de imágenes. El modo de Razonamiento profundo marca la diferencia cuando la consulta exige encadenar pasos y evidencias, por ejemplo, al resolver problemas técnicos con varias dependencias o al sintetizar contenido procedente de diferentes fuentes.
Aunque el plan gratuito invita a probar sin miedo, hay que tener en cuenta el consumo de tokens. Elegir el modelo idóneo para cada tipo de tarea y no abusar de las llamadas más pesadas es clave para no agotar la cuota diaria y mantener una experiencia fluida.
Cómo empezar a usar el chat paso a paso
Arrancar con Z.AI es tan sencillo como visitar la web oficial, sin crear cuenta ni instalar nada. Entra, selecciona el modelo que encaja con lo que quieres hacer y lanza tu primera consulta. A partir de ahí, continúa con preguntas de seguimiento: el contexto se conserva y podrás profundizar sin volver a explicar el punto de partida.
Para una primera toma de contacto, prueba con peticiones concretas: un resumen de un artículo largo, la explicación de un concepto complejo en dos tonos distintos o un snippet de código que haga exactamente lo que necesitas. Observa cómo responde el modelo y ajusta tu prompt, especificando objetivo, tono, longitud y ejemplos.
Si tienes documentación, súbela en formato PDF, Word o TXT. El sistema la analizará y responderá en base al contenido, muy útil para convertir manuales en respuestas prácticas o para extraer lo esencial de informes densos.
Necesitas información de actualidad o mayor precisión factual. Activa la Búsqueda web al plantear tu consulta para que el modelo complemente su conocimiento con resultados en línea y devuelva una respuesta más actualizada.
Elegir el modelo adecuado para cada tarea
Uno de los secretos para sacarle partido a Z.AI es escoger bien el modelo. No es lo mismo redactar un email breve que sintetizar un documento de 100 páginas o depurar un bug. Elegir con criterio marca la diferencia en calidad y en consumo de tokens.
- Resúmenes de textos extensos: opta por GLM-4.6 con razonamiento profundo. Está afinado para ingerir grandes contextos, sintetizar con precisión y mantener una estructura clara.
- Programación y debugging: GLM-4.6 en su variante enfocada a código ha mostrado un rendimiento superior en docenas de escenarios prácticos, con mejoras de eficiencia cercanas al 30 por ciento según pruebas indicadas.
- Consultas generales y escritura básica: GLM-4.5 equilibra bien calidad y coste de tokens, ideal para la mayoría de tareas cotidianas.
- Análisis de archivos y búsqueda en red: GLM-4.6 con Búsqueda web ofrece mejor desempeño multimodal y consultas en tiempo real.
Recuerda que, aunque el uso gratuito es amplio, cada modelo consume de forma distinta. Si llegas a tu límite diario, tendrás que esperar al día siguiente para reanudar el uso, así que conviene planificar sesiones de trabajo compactas.
Funciones adicionales: archivos, búsqueda y capacidades de agente
Además del chat clásico, Z.AI permite cargar documentos y consultarlos directamente desde la conversación, con respuestas condicionadas por su contenido. Esto resulta perfecto para equipos que manejan lotes de informes o para usuarios que desean convertir documentación en una base de conocimiento ágil.
La función de Búsqueda web apoya consultas que requieren datos recientes o precisión factual. Al combinar el modelo con resultados de la red, se elevan la exactitud y la completitud de la respuesta, algo especialmente útil en análisis competitivos, tendencias o cambios normativos.
Por su parte, las capacidades de agente permiten que el sistema se organice como si siguiera una checklist: descompone la tarea, llama a herramientas cuando hace falta y ejecuta pasos hasta alcanzar el objetivo. Es una ayuda importante para automatizar flujos sencillos sin tener que programar todo desde cero.
Todo esto se apoya en una interfaz directa, accesible desde cualquier navegador moderno. Entras, eliges modelo, preguntas y trabajas; con la ventaja añadida de que el registro no es obligatorio para el uso básico del chat.
Diferencias frente a GPT y otros competidores
La gran distinción es que Z.AI se basa en la serie GLM, mientras que ChatGPT utiliza la familia GPT de OpenAI. Según resultados comunicados recientemente, los GLM actuales llegarían a superar a GPT-5 en razonamiento y codificación en ciertos benchmarks, si bien conviene evaluar siempre en tu propio caso de uso.
Otro punto diferencial es el enfoque abierto: los modelos GLM se publican bajo licencia MIT, lo que habilita usos comerciales y despliegues locales descargando los pesos desde Hugging Face o Model Scope. Esto reduce la dependencia de servidores externos y esquemas cerrados.
Además, Z.AI ha hecho bandera de su independencia: no utiliza la infraestructura de OpenAI y no exige una clave de API para comenzar a chatear. Puedes entrar y usar la web desde el primer momento, y decidir más adelante si escalar hacia la API, automatizar procesos o montar integraciones a medida.
En lo relativo a hardware, la compatibilidad anunciada con Huawei Ascend y chips Cambricon apunta a una hoja de ruta que evita depender de ecosistemas occidentales, algo que puede influir en costes y disponibilidad a largo plazo.
API, panel y costes
Para equipos y desarrolladores, Z.AI ofrece un panel donde crear claves de API, establecer límites de uso y gestionar la facturación. La idea es que puedas pasar de prueba a piloto sin fricción, con un control razonable sobre gasto y rendimientos.
El acceso a la API se comercializa en modalidad de suscripción en lugar de facturar por tokens. Hay planes asequibles, con referencias desde 3 dólares al mes para empezar, y escalados posteriores dependiendo de modelos, carga y casos de uso. Esto simplifica la previsión de costes frente a tarifas puramente variables.
Si operas con volumen o latencias exigentes, conviene medir desde el primer día: calidad percibida, porcentaje de respuestas útiles, tiempo ahorrado y coste por tarea. Con esos indicadores, podrás comparar contra otras opciones y elegir la que mejor rinda en tu contexto.
La relación calidad/precio es uno de los argumentos fuertes de Z.AI, especialmente en flujos de código y en automatizaciones, donde el modo de agente y la ventana de contexto amplia marcan diferencias prácticas.
Experiencia de escritorio
Si prefieres trabajar en una ventana independiente, puedes envolver la web en un wrapper de escritorio para macOS o Windows. Es una solución no oficial: no añade funciones nativas, pero te da una app dedicada y opciones de multicuenta para tener tus contextos separados.
Esta opción resulta útil si alternas entre varios servicios de IA o si te gusta mantener el chat a mano sin mezclar pestañas del navegador, aunque la experiencia base sigue siendo la misma que en la web.
De idea a MVP en minutos
Una dinámica práctica para validar Z.AI pasa por probar con 3 a 5 preguntas que reflejen tu caso real (marketing, producto, código), medir calidad y velocidad, y pedir un esquema y un borrador inicial para iterar un par de veces.
Si la salida encaja, crea tu API key y automatiza un proceso repetitivo pequeño (por ejemplo, un resumen de tickets internos). Mantén a la vista tokens y latencia, y establece métricas simples desde el primer día: porcentaje de respuestas útiles, tiempo ahorrado y coste por tarea. Si no supera tu línea base, corta rápido y prueba otra vía.
Este enfoque de ciclos cortos reduce el riesgo y te ayuda a descubrir dónde realmente aporta valor la herramienta, evitando inversiones grandes antes de tiempo.
En equipos, es recomendable documentar prompts, ejemplos y decisiones de estilo para asegurar una trazabilidad editorial en piezas públicas y mantener consistencia entre personas y turnos.
Casos de uso y buenas prácticas
Entre los escenarios más agradecidos están la redacción estructurada (briefs, FAQs, notas de versión), el soporte interno (convertir documentos en respuestas de knowledge base) y la asistencia a desarrollo (explicar errores, generar tests, proponer refactors).
Para sacarle jugo, define prompts con contexto: objetivo, tono, longitud y ejemplos. Trabaja con ciclos cortos de prueba–medición–ajuste y mantén un plan alternativo con 2 o 3 modelos o proveedores en paralelo antes de comprometerlo todo a una sola carta.
En contenidos públicos, añade una segunda lectura humana y control de fuentes. Un repaso editorial final eleva la calidad y minimiza riesgos reputacionales, sobre todo cuando se combinan datos de actualidad con generación automática.
Cuando el trabajo implique documentos largos, aprovecha la gran ventana de contexto y el modo de Razonamiento profundo. Si se trata de cambios constantes o información sensible a tiempo real, activa la Búsqueda web para mejorar precisión y cobertura.
Otra experiencia denominada Z.ai
Bajo el nombre Z.ai existe también una plataforma de experiencia de modelos lanzada por Wisdom AI con dominio chat.z.ai, centrada en un acceso de umbral cero a modelos emblemáticos. Esta propuesta abre tres variantes de 32B parámetros: GLM-4-32B como base, Z1-32B orientado a razonamiento y Z1-Rumination-32B para contemplación profunda, accesibles vía diálogo libre en la web.
Esta experiencia ofrece análisis de archivos, búsqueda en red y una API paralela, posicionándose como un probador de modelos. Los usuarios pueden experimentar sin registrarse y los desarrolladores saltar con un clic a la plataforma MaaS bigmodel.cn para consumir el servicio oficial, lo que facilita el paso de prueba a desarrollo.
Entre sus ventajas se incluyen la generación ágil de contenidos (PPT, informes, copy y código), la comprensión precisa de instrucciones y una actualización y optimización continua de los modelos, incorporando nuevas funciones y adaptándose a necesidades cambiantes.
Los escenarios abarcan resolución de problemas complejos, acertijos matemáticos y lógicos con pasos detallados, investigación y redacción (incluyendo documentos académicos e informes), creación de contenido variado y respuestas combinadas con resultados de búsqueda en red para mayor precisión.
Comparativa rápida con alternativas
Frente a ChatGPT, Claude o Gemini, Z.AI compite sólidos en razonamiento y coste. La ventaja real depende del caso: tipo de código, idioma principal, herramientas disponibles y latencia objetivo. En comparación con propuestas como DeepSeek, puede ser una opción más económica en determinados escenarios, siempre sujeto a volúmenes y acuerdos.
Más allá de las cifras, lo más sensato es ejecutar tu propio piloto comparado con tareas reales, medir impacto y elegir la opción que maximiza valor en tu contexto. Gracias al plan gratuito del chat y a la API por suscripción, es sencillo probar sin fricción y escalar cuando tenga sentido.
Z.AI destaca por combinar acceso inmediato, modelos GLM actuales, funciones de agente, análisis de archivos y Búsqueda web con un enfoque open source y opciones de despliegue flexible. Entre su independencia de infraestructuras cerradas, la licencia MIT de sus modelos y su orientación a desarrolladores mediante API, se ha ganado un hueco interesante tanto para uso diario como para equipos que buscan resultados medibles sin complicarse la vida.
