用于中局的搜索算法同样适用于终局;但局面估值会被关闭, 因为所有变化都将搜索到双方无棋可下为止。在真正的终局搜索开始之前, 应用多重概率剪枝(Multi Prob-Cut)的一种变形以确定初步比分,并找出看起来最好的棋步。
中局搜索算法和终局搜索算法间的不同之处在于:适用于中局搜索的棋步排序启发式在终局并不一定是最好的。 这是因为终局搜索涉及的是确定谁能获胜(以及胜多少),而中局搜索是剪去不好的分支,将精力集中于看起来好的分支上。
Zebra包含一种最快最先(fastest-first)启发式。 其主要思路是:在一个强劲局面中,首先考虑的应该是最容易确定出局面获胜的那步棋; 这与中局搜索算法推荐的棋步不一定相一致。确定一棋步能否获胜的工作量,十分依赖于下完这步棋后对手的合法棋步数, 因此棋步排序就是基于中局估值和对手行动力两方面的。