feat(cli): --threads для управления CPU-потоками + бенчмарк CUDA compute_type

- Зачем:
  - CTranslate2 по умолчанию использует 4 потока; на многоядерных CPU (8+ ядер)
    это неоптимально — --threads 8 даёт +13% ускорения.
  - Не было данных по int8_float32/int8_float16 на NVIDIA GPU.

- Что:
  - --threads / -t: новый CLI-флаг, пробрасывается через load_model →
    backend.create_model(cpu_threads=...) → WhisperModel(cpu_threads=...).
  - Валидация min=0 на входе (typer), Backend протокол синхронизирован.
  - docs/gpu.md: результаты бенчмарка 6 комбинаций CUDA compute_type
    (medium/large-v3 × float16/int8_float32/int8_float16) на двух файлах
    (16 мин и 46 мин). Ключевой вывод: float16 — оптимальный дефолт;
    large-v3 ненадёжен на длинных записях.
  - README: --threads добавлен в таблицу опций.
  - Фикс теста: test_resolve_repo_explicit_unsupported_pair_raises обновлён
    под добавление medium fp16 модели.

- Проверка:
  - uv run pytest: 157 passed.
  - transcribe file.mp4 --device cpu --threads 8: 277с vs 320с (дефолт).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

tests/test_backend_openvino.py

@@ -31,7 +31,7 @@ def test_resolve_repo_explicit_unsupported_pair_raises():
     """Явный --compute-type с несуществующей парой → ошибка."""
     backend = OpenVINOBackend(compute_type_explicit=True)
     with pytest.raises(ValueError, match="недоступна с compute_type='fp16'"):
-        backend._resolve_repo("medium", "fp16")
+        backend._resolve_repo("small", "fp16")
 
 
 def test_resolve_repo_explicit_unknown_model_raises():