feat(onnx): добавлена модель GigaAM Multilingual Large

- Зачем:
  - расширенный benchmark показал устойчивое улучшение multilingual large на трёх реальных записях.
- Что:
  - добавлен alias gigaam-multilingual-large-ctc с квантизациями int8 и float32.
  - обновлены README, спецификация, backlog и сравнительный benchmark.
- Проверка:
  - uv run pytest -q: 225 passed, 1 skipped.
  - uvx ruff check src/local_transcriber/backends/onnx_asr.py tests/test_onnx_asr.py.

docs/specs/2026-08-11-onnx-model-catalog.md

@@ -14,9 +14,11 @@
 ## Что делаем
 
 Снимаем ограничение версии, поднимаем `onnx-asr` до 0.12 и делаем
-поддерживаемыми три модели:
+поддерживаемыми четыре модели:
 
-- `gigaam-multilingual-ctc` — смешанная речь с англоязычными терминами;
+- `gigaam-multilingual-ctc` и `gigaam-multilingual-large-ctc` — смешанная речь
+  с англоязычными терминами; large добавлена после сравнительного benchmark по
+  явному решению пользователя;
 - `gigaam-v3-e2e-ctc` и `gigaam-v3-e2e-rnnt` — пунктуация и нормализация текста.
 
 Каталог моделей в бэкенде хранит, помимо имени, опубликованные для модели
@@ -142,9 +144,10 @@ Python и зависимости при неизменных моделях —
 - **скорость на Intel Core i5 не измерялась.** Замеры делаются на Ryzen 7
   8845H и записываются как наблюдение с указанием CPU — для решения о
   CPU-дефолте этого недостаточно;
-- **качество моделей друг относительно друга не измерялось.** Ручная проверка
-  отвечает на вопрос «работает ли», а не «лучше ли»; сравнение — отдельная
-  работа, см. [backlog](../backlog.md).
+- **качество моделей измерено предварительно на трёх 14–15-минутных записях.**
+  Результат фиксирует WER, скорость и ручное чтение, но не заменяет приёмку на
+  целевом Intel Core i5 и длинных записях; см.
+  [benchmark](../benchmarks/2026-08-11-gigaam-model-comparison.md).
 
 Пошаговый чеклист и практика прогона нужны только на время работ и живут в
 задаче трекера
@@ -153,8 +156,9 @@ Python и зависимости при неизменных моделях —
 
 ## Документация
 
-README: три модели в таблицу ONNX-моделей. Рекомендация остаётся прежней —
-`gigaam-v3` для русского — пока нет данных, чтобы её менять; у новых моделей
-стоит оговорка, что скорость на слабых CPU не измерялась. Требование Python
+README: четыре модели в таблицу ONNX-моделей. Для русского без пунктуации
+рекомендуется `gigaam-v3`, для готового читаемого текста — E2E RNN-T, для
+смешанной речи с приоритетом качества — multilingual large. Скорость на слабых
+CPU не измерялась. Требование Python
 правится в [`docs/PRD.md`](../PRD.md) — раздел «Требования» и таблица
 технологий; в README версии Python не упоминаются.