在计算机视觉领域，Segment Anything Model 3（SAM3）的发布引发了广泛关注。作为一款参数高达8.4亿的通用基础模型，SAM3引入了“可提示概念分割”（PCS）能力，支持通过自然语言指令实现零样本对象分割，具备强大的开放词汇推理能力。其3D处理与视频追踪功能进一步拓展了应用场景，被许多研究者誉为通用视觉AI的里程碑。 然而，尽管SAM3在实验室和交互式任务中表现出色，本文通过多场景实证测试表明：在真实生产环境中，针对特定任务训练的小型专用模型，往往能超越SAM3，尤其是在数据有限、计算资源受限的情况下。 研究选取了五个涵盖目标检测、实例分割和显著性分割的公开数据集，对比了YOLOv11系列专用模型与SAM3在相同硬件条件下的性能。结果显示，在五个任务中，专用模型在所有关键指标上均优于SAM3，平均性能领先15%至47%以上。 在小麦检测任务中，尽管SAM3在小物体识别上表现略优，但YOLOv11因更准确地包含麦芒等细节，在IoU指标上领先12.4%。在CCTV武器检测这一极小样本场景（仅131张图）中，专用模型以20.5%的优势胜出，证明即使数据稀缺，领域特化训练仍能提供更强泛化能力。在混凝土裂缝分割与血细胞分割任务中，专用模型分别领先47.69%和23.59%，凸显其在细节捕捉与边界敏感性上的优势。 在易美颜人脸抠图任务中，尽管SAM3在视觉上边界更“干净”，但其生成的掩码呈现明显的“方块感”，边缘生硬；而专用模型虽有轻微噪声，但边缘自然、过渡柔和，尤其在毛发等复杂区域表现更优，MAE指标领先27.92%。 结论明确：SAM3是强大的视觉助手，适用于探索性开发、零样本推理或标注辅助，但并非生产系统的最优解。专用模型在成本效率、硬件适应性、可维护性与可靠性方面具有压倒性优势。它们可针对特定场景微调、快速迭代、独立部署，且无需昂贵GPU支持。 未来，SAM3应定位为“快速原型构建工具”，而真正的生产系统仍需依赖经过领域优化的专用模型。在AI工程实践中，通用性与专用性并非对立，而是互补——用“瑞士军刀”解决问题，但用“专业工具”打造产品。