Z.ai on Zhipu AI:n kehittämä avoimen rajapinnan AI–assistentti, joka nojaa GLM-4.5 -kielimalliin. Palvelu toimii selaimessa sekä REST-API:n kautta ja tarjoaa

• moni–agenttisen päättelyn, jossa malli purkaa monimutkaiset kysymykset rinnakkaisiksi osatehtäviksi
• koodiapua, sisällöntuotantoa, esitysten generointia ja tutkimus- & analyysityökaluja
• kahden käyttötilan erot: “thinking mode” syvällisiin laskelmiin ja “non-thinking mode” nopeisiin vastauksiin.

Rekisteröinti ja ensimmäinen API-kutsu onnistuvat Quick Start ‑oppaassa muutamassa minuutissa (curl, Python- ja Java-SDK).

Vertailu muihin palveluihin

• ChatGPT
  • Erittäin laaja plugin-ekosysteemi ja saumaton Office-/Web-integraatio
    – Kalliimpi API-hinnoittelu, ei moni-agenttista päättelyä
• Claude
  • Painottaa pitkäkestoista, syvällistä keskustelua ja turvallisuutta
    – Hieman hitaampi vaste ja suppeampi koodituki
• Google Gemini
  • Integroituu natiivisti Googlen hakuihin ja Drive-dokumentteihin
    – Ei tarjoa avointa mallipohjaa eikä SDK-tukea Java-kehittäjille
• Z.ai

• Moni-agenttinen päättely ja kattava full-stack-kehitystuki
• Kilpailukykyinen hinnoittelu (esim. $0,11 per M input-tokenia, $0,28 per M output-tokenia)
  – Uudempi toimija, ekosysteemi ja laajennukset vielä kehittymässä

Z.ai-mallien paikallinen ajo yleisellä tasolla

Z.ai:n GLM-4.5-malliperhe on saatavilla avoimena, joten voit ajaa sen omalla tietokoneella ilman ulkoista API-riippuvuutta. Tämä lähestymistapa sopii esimerkiksi kehitysympäristöihin, demonstraatioihin tai suljetun verkon ratkaisuihin.

Resurssivaatimukset

• GLM-4.5 täysversio (noin 355 miljardia parametria) vaatii vähintään 16 GB GPU-muistia.
• GLM-4.5 Air (noin 106 miljardia parametria) pyörii tyypillisellä kuluttajatasoisella GPU:lla, jossa on 8 GB muistia.
• Pelkkä CPU-ajoympäristö on mahdollinen kevyemmillä malleilla, mutta vasteajat kasvavat merkittävästi.

Asennuksen periaatteet

1. Lähdekoodin ja mallipainojen lataaminen
   Mallirepositorion kloonaamisen jälkeen mallipainot noudetaan erillisellä skriptillä.
2. Riippuvuuksien asentaminen
   Käytössä on Python-ympäristö, jolle asennetaan tarvittavat kirjastot.
3. Mallin konfigurointi
   Mallipolut ja parametrit määritellään joko ympäristömuuttujissa tai yksinkertaisessa konfiguraatiotiedostossa.

Inferenssipalvelimen käynnistys

Palvelin voidaan käynnistää joko suoraan Python-sovelluksena tai konttiteknologiaa hyödyntäen:

• Python-ajona palvelin hyödyntää määritettyä mallipolkua ja avaa paikallisen HTTP-rajapinnan.
• Docker-kontissa valmiiksi rakennettu kuva ajetaan GPU-tuella, ja palvelin julkaistaan halutussa portissa.

Kun palvelin on käynnissä, mallille osoitetaan pyyntö HTTP- kutsuna, ja vastauksena saadaan generoitu teksti JSON-muodossa.

CLI-integraatio ja työkalut

Z.ai-malleja voi käyttää myös komentoriviltä tai kolmannen osapuolen CLI-työkalujen kautta. Yleisimpiä ominaisuuksia:

• Chat-käyttöliittymä koodieditorin sisällä
• Generointi- ja tarkistusautomaatiot projektille
• Funktiokutsut ja laajennusrajapinnat

Tyypillinen asennus ja käyttö tapahtuu muutamalla ympäristömuuttujan asetuksella, jonka jälkeen CLI tunnistaa paikallisen palvelimen automaattisesti.

Vinkit ja huomiot

• GPU-raskaan ajon sijaan pienemmät mallit tai mixed-precision-tila säästävät muistia ja laskentatehoa.
• Läheistä latenssia vaativissa sovelluksissa kannattaa testata useampaa raja-arvoa – esimerkiksi vastauspituisuuden ja lämpötilan suhdetta.
• Päivitykset ja uudet optimointityökalut löytyvät suoraan mallirepositoryn jatkokehityshaaroista.