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feat(iOS): 更新MNN后端模型配置优化性能

将MNN主模型从Qwen3.5-4B(~2.64GiB)降级为Qwen3.5-2B(~1.1GiB)，因为4B版本
实测运行过慢，影响用户体验。iPhone17+/SME2设备使用2B模型，保留MLX
兜底方案用于模拟器和备用场景，确保AI推理性能和存储效率的平衡。
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康康/AI/Prompts/VLPrompts.swift

@@ -88,9 +88,9 @@ JSON schema(严格):
 现在请识别图片并输出 JSON:
 """#
 
-    // MARK: - 局部小框识别(异常项快拍)
+    // MARK: - 局部小框识别(指标速记)
 
-    /// 异常项快拍专用:输入是报告/化验单的**局部照片**(常常只有一两行指标)。
+    /// 指标速记专用:输入是报告/化验单的**局部照片**(常常只有一两行指标)。
     /// 只要 indicators 数组,不要报告标题/机构/日期等元信息 —— 这条路径只存数值,不建 Report。
     static func regionExtraction(today: Date = .now) -> String {
         let f = DateFormatter()