feat: 翻译节点默认模型切换为 Qwen3.5-35B-A3B 并按节点分离兜底

评测结论（同片 2 小时日语 ASR，8 个模型全量对比）：
Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 与旧默认 Qwen3.6-35B-A3B 质量持平，
速度 0.232 s/行（全评测最快，旧模型档位）。

改动：
- nodes/llm.py 兜底默认值改为 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B；
- nodes/subtitle_correction.py **有意保留** Qwen/Qwen3.6-35B-A3B：
  同一误听泛化场景各跑 4 次，旧模型 4/4 正确推断性器官语义，
  新模型 0/4（输出"阴道/曼果/曼戈"字面直译）——该节点不能跟随全局默认；
- tests/test_llm_default_model.py 锁定该分叉不被"顺手统一"：
  翻译兜底必须与 .env 一致，纠错兜底必须保留旧模型，
  三处都必须读 LLM_MODEL 环境变量（保留单点覆盖能力）。

模型仍是工作流 DAG 的数据（params.model），切换不需改代码。

nodes/llm.py

@@ -155,7 +155,7 @@ def translate_lines(lines: list[str], params: dict) -> list[str]:
     )
     api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
     request_timeout = float(os.getenv("LLM_TIMEOUT_SECONDS", "600"))
-    model = str(params.get("model") or os.getenv("LLM_MODEL", "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B"))
+    model = str(params.get("model") or os.getenv("LLM_MODEL", "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B"))
     target_language = str(params.get("target_language", "zh-CN"))
     system_prompt = _system_prompt(target_language)