fix: 2~4티어가 존재하지 않는 음성인식 모델 저장소를 가리키던 것

Systran/faster-whisper-large-v3-turbo 는 Hugging Face 에 없는 저장소라
번역 시작 시 401 Repository Not Found 로 바로 실패했다.
faster-whisper 가 'turbo' 로 공식 매핑하는 저장소
(mobiuslabsgmbh → 현재 dropbox-dash/faster-whisper-large-v3-turbo)로 바꾼다.

티어의 모든 ASR/MT 저장소가 로그인 없이 공개돼 있고 가중치가 있는지
확인하는 테스트를 추가했다 (오프라인이면 건너뜀).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

src/livesub/models/tiers.py

@@ -120,7 +120,7 @@ SWIFT = _register(
         order=2,
         name="신속",
         tagline="빠르면서 인식률은 최상급",
-        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3-turbo", "int8_float16", 1, 1600),
+        asr=AsrSpec("dropbox-dash/faster-whisper-large-v3-turbo", "int8_float16", 1, 1600),
         mt=MTSpec(
             "entai2965/nllb-200-distilled-600M-ctranslate2",
             MTBackend.CTRANSLATE2,
@@ -140,7 +140,7 @@ BALANCE = _register(
         order=3,
         name="균형",
         tagline="기본값 · 속도와 품질의 중간",
-        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3-turbo", "float16", 2, 2400),
+        asr=AsrSpec("dropbox-dash/faster-whisper-large-v3-turbo", "float16", 2, 2400),
         mt=MTSpec(
             "entai2965/nllb-200-distilled-1.3B-ctranslate2",
             MTBackend.CTRANSLATE2,
@@ -160,7 +160,7 @@ PRECISION = _register(
         order=4,
         name="정밀",
         tagline="추천 · 현 시점 최고 번역 품질",
-        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3-turbo", "float16", 2, 2400),
+        asr=AsrSpec("dropbox-dash/faster-whisper-large-v3-turbo", "float16", 2, 2400),
         mt=MTSpec(
             "ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B-AWQ-Int4",
             MTBackend.TRANSFORMERS,

tests/test_model_repos.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""티어에 적힌 Hugging Face 저장소가 실제로 로그인 없이 받아지는지 확인한다.
+
+저장소 이름이 틀리면 사용자 PC에서 "번역 시작"을 누를 때 401/404 로 처음 드러난다.
+(v0.3.0-test4: 존재하지 않는 Systran/faster-whisper-large-v3-turbo 를 가리키고 있었다.)
+네트워크가 없으면 건너뛴다.
+"""
+
+import pytest
+
+from livesub.models.tiers import TIERS
+
+huggingface_hub = pytest.importorskip("huggingface_hub")
+
+
+def _repos() -> list[str]:
+    return sorted({r for t in TIERS.values() for r in (t.asr.repo, t.mt.repo)})
+
+
+def _online() -> bool:
+    try:
+        huggingface_hub.HfApi().model_info("Systran/faster-whisper-small", token=False)
+    except Exception:
+        return False
+    return True
+
+
+@pytest.mark.parametrize("repo", _repos())
+def test_repo_is_public_and_has_weights(repo):
+    if not _online():
+        pytest.skip("Hugging Face 에 접속할 수 없음")
+    info = huggingface_hub.HfApi().model_info(repo, token=False)
+    assert not info.private
+    assert not info.gated
+    files = {s.rfilename for s in info.siblings}
+    assert files & {"model.bin", "model.safetensors"} or any(
+        f.endswith(".safetensors") for f in files
+    ), f"{repo}: 가중치 파일이 없음 ({sorted(files)})"