Prefer INT8 over FP32 for Streaming Paraformer to reduce memory usage

Switches model loading priority from FP32 to INT8, reducing runtime
memory from ~2GB to ~1GB.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

Author: ZhaoChaoqun

Sources/SherpaOnnxManager.swift

@@ -148,26 +148,26 @@ class SherpaOnnxManager: NSObject {
             return nil
         }
 
-        // 优先使用 FP32 版本（精度更高）
-        let encoderFP32 = modelDir.appendingPathComponent("encoder.onnx")
-        let decoderFP32 = modelDir.appendingPathComponent("decoder.onnx")
-
-        if FileManager.default.fileExists(atPath: encoderFP32.path),
-           FileManager.default.fileExists(atPath: decoderFP32.path) {
-            print("[SherpaOnnx] 使用 FP32 版本 Streaming Paraformer（精度更高）")
-            return (encoderFP32.path, decoderFP32.path, tokensPath.path)
-        }
-
-        // 回退到 INT8 版本
+        // 优先使用 INT8 版本（内存占用更小）
         let encoderINT8 = modelDir.appendingPathComponent("encoder.int8.onnx")
         let decoderINT8 = modelDir.appendingPathComponent("decoder.int8.onnx")
 
         if FileManager.default.fileExists(atPath: encoderINT8.path),
            FileManager.default.fileExists(atPath: decoderINT8.path) {
-            print("[SherpaOnnx] 使用 INT8 版本 Streaming Paraformer")
+            print("[SherpaOnnx] 使用 INT8 版本 Streaming Paraformer（内存占用更小）")
             return (encoderINT8.path, decoderINT8.path, tokensPath.path)
         }
 
+        // 回退到 FP32 版本
+        let encoderFP32 = modelDir.appendingPathComponent("encoder.onnx")
+        let decoderFP32 = modelDir.appendingPathComponent("decoder.onnx")
+
+        if FileManager.default.fileExists(atPath: encoderFP32.path),
+           FileManager.default.fileExists(atPath: decoderFP32.path) {
+            print("[SherpaOnnx] 使用 FP32 版本 Streaming Paraformer")
+            return (encoderFP32.path, decoderFP32.path, tokensPath.path)
+        }
+
         return nil
     }