diff --git a/tests/test_llm_default_model.py b/tests/test_llm_default_model.py
index 4e6b85d..da3d6ef 100644
--- a/tests/test_llm_default_model.py
+++ b/tests/test_llm_default_model.py
@@ -107,6 +107,54 @@ def test_params_model_优先于环境变量(monkeypatch, tmp_path: Path) -> None
     assert sent[0]["model"] == "工作流/模型"
 
 
+def test_纠错节点用独立环境变量不受全局模型影响() -> None:
+    """纠错节点必须能用**独立**环境变量固定模型，不受全局 LLM_MODEL 控制。
+
+    回归（本次提交前实测）：该节点原先写的是 `os.getenv("LLM_MODEL", "旧模型")`
+    ——`LLM_MODEL` 存在时（生产环境必有）兜底值永远不会被取到，
+    导致"有意保留旧模型"实际失效，真实 LLM 集成测试
+    test_generic_correction_generalizes_to_unseen_mishearing 失败。
+
+    正确行为：`params.model` > `SUBTITLE_CORRECTION_MODEL` > `LLM_MODEL` > 兜底。
+    这样既保留全局一致（不设置该变量时），又能在该节点需要时单独固定模型。
+    """
+    import os
+    from unittest import mock
+
+    from nodes import subtitle_correction as sc
+
+    entries = [{"start": 100.0, "end": 103.0, "text": "もっとマンゴーを舐めてください"}]
+    sent: list[str] = []
+
+    class Response:
+        def __enter__(self):
+            return self
+
+        def __exit__(self, *args):
+            return False
+
+        def read(self):
+            return json.dumps({"choices": [{"message": {"content": "请多舔舔我的小穴"}}]}).encode()
+
+    def fake_open(request, *args, **kwargs):
+        sent.append(json.loads(request.data)["model"])
+        return Response()
+
+    env = {"LLM_MODEL": "全局/模型", "SUBTITLE_CORRECTION_MODEL": "纠错/专用模型"}
+    with mock.patch.object(urllib.request, "urlopen", fake_open), mock.patch.dict(os.environ, env):
+        sc.correct_entry(entries[0], entries, 0, {})
+        assert sent[-1] == "纠错/专用模型", "独立环境变量应优先于全局 LLM_MODEL"
+        sc.correct_entry(entries[0], entries, 0, {"model": "参数/模型"})
+        assert sent[-1] == "参数/模型", "params.model 优先级最高"
+    # 未设置独立变量时退回全局 LLM_MODEL（保持单一全局配置能力）。
+    with mock.patch.object(urllib.request, "urlopen", fake_open), mock.patch.dict(
+        os.environ, {"LLM_MODEL": "全局/模型"}
+    ):
+        os.environ.pop("SUBTITLE_CORRECTION_MODEL", None)
+        sc.correct_entry(entries[0], entries, 0, {})
+        assert sent[-1] == "全局/模型"
+
+
 def test_兜底默认模型按节点职责分离() -> None:
     """翻译节点跟随 .env 的 LLM_MODEL；纠错节点保留旧默认（实测更优）。