feat(onnx): изменена модель по умолчанию на GigaAM RNN-T

- Зачем:
  - пользователям нужен читаемый транскрипт без обязательной LLM-обработки.
- Что:
  - моделью ONNX по умолчанию выбрана `gigaam-v3-e2e-rnnt`.
  - сохранён явный профиль `gigaam-v3` для более точного сырого текста.
  - обновлены тест, README, спецификация, ADR и benchmark.
- Проверка:
  - `uv run pytest -q` — 226 passed, 1 skipped.
  - `git diff --check`.

docs/adr/006-onnx-asr-backend.md

@@ -1,7 +1,8 @@
-# ADR-006: onnx-asr бэкенд — GigaAM v3 как CPU-default для русских встреч
+# ADR-006: GigaAM RNN-T как модель по умолчанию для ONNX-пути
 
 **Статус**: Принято
 **Дата**: 2026-04-25
+**Обновлено**: 2026-08-11
 
 ## Контекст
 
@@ -100,19 +101,27 @@ Mm-hmm-редукция и иностранные вставки **не обна
 
 ## Решение
 
-**Принять onnx-asr как экспериментальный бэкенд с явным `--device onnx`. GigaAM v3 — рекомендуемая модель для русских встреч на CPU.**
+**Принять onnx-asr как экспериментальный бэкенд с явным `--device onnx`.
+GigaAM v3 E2E RNN-T — модель по умолчанию для русских встреч на CPU.**
 
 Бэкенд **не в auto-detect** — только при явном указании пользователем (политика experimental backend, как для openvino).
 
 Модели:
-- **`gigaam-v3`** — рекомендуемая для русских встреч на CPU. 17-29× RTF, summary utility 4/5 на всех протестированных файлах. Без пунктуации, без латиницы; ошибки локальны, чинятся LLM-нормализацией.
+- **`gigaam-v3-e2e-rnnt`** — модель по умолчанию: практически равна обычному
+  GigaAM по скорости, немного уступает по WER, но выдаёт готовую пунктуацию для
+  пользователей, которые читают транскрипт напрямую.
+- **`gigaam-v3`** — явный профиль для последующей машинной обработки. 17-29×
+  RTF, summary utility 4/5 на всех протестированных файлах. Без пунктуации и
+  латиницы; ошибки локальны, чинятся LLM-нормализацией.
 - **`parakeet-v3`** — multilingual (25 языков), формально доступен. **Не рекомендуется для русских встреч**: Mm-hmm-редукция и иноязычные вставки воспроизводятся систематически (см. выше). Уместен только для англоязычного контента.
 
-Обе модели в int8-квантизации (~300 MB).
+Все перечисленные модели доступны в int8-квантизации.
 
 ## Последствия
 
 - Пользователи CPU-only с русскоязычным контентом получают 3-5× ускорение по сравнению с OpenVINO medium **при превосходящем качестве** (4/5 vs 1-2/5 summary utility на длинных файлах).
+- Пользователи ONNX без явного `--model` получают пунктуацию и нормализацию
+  RNN-T; более точный сырой CTC остаётся доступен как `--model gigaam-v3`.
 - Whisper medium (`--device openvino-cpu`) **остаётся допустимым** для коротких (≤30 мин) встреч с равномерной громкостью; на длинных файлах с тихими участками он галлюцинирует целыми блоками — этот риск зафиксирован, но решение не выводит OpenVINO из списка дефолтов (часть пользователей всё ещё нуждается в пунктуации, и для коротких файлов галлюцинации не воспроизводятся).
 - Parakeet-v3 формально доступен, но в README рекомендуется только для англоязычного контента — для русского явно не годится.
 - GPU faster-whisper large-v3 остаётся эталоном по качеству (для пользователей с NVIDIA GPU).
@@ -121,10 +130,6 @@ Mm-hmm-редукция и иностранные вставки **не обна
 ## Открытые вопросы / следующие шаги
 
 - **Galлюцинации Whisper medium на длинных файлах** — отдельный продуктовый риск, требующий собственного исследования. Возможно, имеет смысл ограничить максимальную длину чанка для openvino-medium, или дать предупреждение пользователю.
-- **GigaAM v3 E2E RNN-T** протестирована позднее на трёх 14–15-минутных
-  записях: она практически равна обычному GigaAM по скорости и даёт готовую
-  пунктуацию, но немного уступает по совокупному WER. Результаты и обновлённая
-  рекомендация: [benchmark 2026-08-11](../benchmarks/2026-08-11-gigaam-model-comparison.md).
 - **Canary** (`nemo-canary-1b-v2`) — тяжелее, но multilingual + пунктуация. Кандидат на «лучшее качество за разумную скорость» для тех, кому важна пунктуация.
 - **Auto-detect onnx**: после стабилизации в production-использовании (несколько недель) — рассмотреть включение в auto-detect как первый CPU-бэкенд (ниже CUDA, выше OpenVINO).