首先需要澄清一个概念Gemini 3 本质上是一个云端的大语言模型，而非一个需要传统下载安装的客户端软件。

所以以下六种均为入口：

为大家整理了 6 种目前最稳、最快体验 Gemini 3 的方法。

一、Google AI Studio：开发者的首选沙盒

零门槛、功能最全、支持 Web 应用实时生成

这是目前体验 Gemini 3 最直接、也是功能最核心的官方渠道。很多在社交媒体上疯传的炸裂演示，其实都源自这个平台。

只需要访问 aistudio.google.com，登录谷歌账号即可直接使用。

这个首推，有时候他甚至比收费的Gemini好用！

它不仅仅是一个聊天窗口，更是一个强大的创意生成工坊。重点关注左侧的 Build 按钮，这是 AI Studio 与普通对话平台最大的区别。

通过 Build 功能，你可以让 Gemini 3 直接生成网页应用、简单的 HTML 游戏，甚至是复杂的 3D 动画效果。

它允许你在右侧实时预览代码运行结果，真正实现了所见即所得。

建议你去亲自尝试一下 AI Studio 的 Build 功能，看着它从零构建一个贪吃蛇游戏或是一个交互网页。

二、Google Gemini 官网：官方标准体验

原生 App 体验、Thinking 深度思考模式、生态整合

这就是大家最熟悉的 Gemini 官方对话平台 (gemini.google.com/app)。

现在登录后，系统已经开放了切换至最新的 Gemini 3 模型 的选项。相比于 AI Studio 的极客风，官网界面更加人性化，适合处理日常任务，如创意写作、图像生成、文档分析以及 PPT 制作。

目前官网对于 Gemini 3 的使用存在一定限制。

为了体验满血版的 3.0 Pro 能力，你需要手动将模式调整为 Thinking模式。

在这个模式下，模型会进行更深度的逻辑推理，类似于思维链，回答质量更高，但目前每天大约只有 10 次左右的免费额度。

三、 Google Antigravity：下一代 AI IDE

全平台支持、多模型聚合、本地代码工程管理

这是 Google 刚刚发布的重磅产品——Antigravity。

它不仅仅是一个对话工具，而是一个完整的 AI 集成开发环境（IDE）。它打破了传统编辑器和 AI 助手之间的界限，让 AI 能够感知整个项目的上下文。

最良心的是，目前无需付费，直接支持多种顶级模型：

Gemini 3 Pro

Claude Sonnet 4.5

GPT-OSS

完美支持 Windows、Mac 和 Linux 三大平台。

国内网络的登录体验目前稍显不稳定。如果你在登录界面遇到卡顿，建议尝试更换网络节点或多尝试几次。

四、 LMArena：大模型竞技场

核心优势：匿名盲测、客观对比、纯粹的逻辑测试

想知道 Gemini 3 到底比 GPT-4 或 Claude 强在哪里，那么 lmarena.ai 是你的必去之地。

LMArena 是一个大模型竞技场，主要提供两种硬核玩法：

Direct Chat（直接对话）： 选择 Direct Chat 模式，你可以指定调用 Gemini 3 进行针对性测试。

Battle（匿名对战）： 输入一个复杂问题，两个匿名模型会同时生成回答。你需要根据回答的质量进行投票，投票后才会揭晓模型身份。

这种盲测机制消除了品牌滤镜，如果你想客观地测试 Gemini 3 在逻辑推理或代码生成上的真实水平，这里是最公正的裁判场。

五、 ZenMux：API 聚合中转站

核心优势：免费额度、API 分发、第三方客户端接入

ZenMux 类似于 OpenRouter，是一个模型聚合平台 (zenmux.ai)。

目前 ZenMux 上提供了一个 免费版 的 Gemini 3 供用户调用。

可以在这里创建一个 Key，然后将其接入到你习惯使用的第三方 ChatBot 终端。

六、 Gemini CLI

Google 官方的 CLI 工具已经同步更新，支持直接在终端 Shell 中调用 3.0 模型，适合脚本自动化任务。

七、如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

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