أظهرت مقارنة معمقة بين نموذج SAM3 العام ونماذج متخصصة مُدرّبة محليًا في بيئات إنتاجية حقيقية أن النموذج المتخصص يتفوق في الغالب، حتى مع محدودية البيانات وموارد الحوسبة. رغم أن SAM3، بفضل هيكله البصري-اللغوي وقوته في التمييز باللغة الطبيعية، يُعدّ ثورة في مجال الرؤية الحاسوبية، إلا أن أداؤه لا يضاهي النماذج المتخصصة في المهام المحددة. تمت المقارنة على خمسة مجموعات بيانات تمتد عبر ثلاث مجالات: الكشف عن الكائنات، التجزئة الفردية، والتمييز البصري (مثل إزالة الخلفية). في كل حالة، تم تدريب نماذج متخصصة مثل YOLOv11 ببيانات محدودة (من 111 إلى 9603 صورة) ضمن ميزانية حوسبة قصيرة (من 8 دقائق إلى 6 ساعات)، بينما تم تقييم SAM3 باستخدام مدخلات موحدة دون تخصيص. في مهمة كشف القمح، تفوق نموذج YOLOv11 بفارق 12.4% في AP50، رغم أن SAM3 كان أدق في التعرف على الكائنات الصغيرة. في مسألة كشف الأسلحة من كاميرات مراقبة (131 صورة فقط)، تفوق النموذج المتخصص بنسبة 20.5% في التقييم العام، ما يشير إلى أن حتى بيانات محدودة كافية لبناء نموذج فعّال، بينما يفشل SAM3 في التكيف مع ندرة البيانات. في التجزئة الفردية لشقوق الخرسانة، تفوق YOLOv11 بفارق 47.69% في التقييم الكلي، رغم أن SAM3 كان أكثر دقة في التفاصيل الدقيقة. ومع ذلك، تُظهر النتائج البصرية أن الفرق قد يكون أقل من المُعلن إذا تم استخدام مقياس يراعي دقة الحدود. في تجزئة خلايا الدم، تفوق النموذج المتخصص بنسبة 23.59%، رغم أن الصور بسيطة وذات حواف واضحة – ما كان يُتوقع أن يُفيد SAM3. في مهام التمييز البصري مثل إزالة الخلفية في الصور الشخصية (EasyPortrait)، تفوق النموذج المتخصص (ISNet) على SAM3 بنسبة 0.25% في معامل دايك، رغم التدريب بحلقة 640×640 (أقل من 1024×1024 التي يُستخدمها SAM3). أكثر ما يلفت الانتباه هو أن النموذج المتخصص يُنتج حواف ناعمة وطبيعية، خاصة في الشعر، بينما يُظهر SAM3 حواف "مربعية" واصطناعية. كما أن خطأ المقياس المطلق (MAE) للنموذج المتخصص كان أفضل بنسبة 27.92%. النتائج تؤكد أن النماذج المتخصصة لا تُنافس فقط من حيث الدقة، بل أيضًا من حيث الكفاءة، التحكم، والتكاليف. فهي تعمل على أجهزة أقل تكلفة، قابلة للتخصيص، وقابلة لإعادة التدريب لحل حالات طارئة. أما SAM3، فهو أداة قوية جدًا في التصميم السريع، التدريب التفاعلي، أو المهام التي لا تُعرف فئاتها مسبقًا، لكنه ليس الأفضل في البيئات الإنتاجية التي تتطلب دقة عالية، تكاليف منخفضة، واستقرارًا موثوقًا. الاستنتاج: لا يُستبعد SAM3، بل يُنظر إليه كمساعد بصري ذكي، بينما تظل النماذج المتخصصة الخيار الأمثل لمشاريع الإنتاج الحقيقية. المستقبل يُظهر نموذجًا متكاملًا: استخدام SAM3 في توليد بيانات تدريب أو تحليل أولي، ثم الاعتماد على نماذج متخصصة لتنفيذ المهام الحاسمة بكفاءة.