docs(README i18n): make Why-FunASR honest and Nano-first (zh/ja/ko)

Match the English fix: reframe the cherry-picked comparison column as a toolkit
comparison, lead with flagship Fun-ASR-Nano, label each capability with its
model (emotion=SenseVoice, streaming=Paraformer, CPU=SenseVoice), top speed=340x.

README_ja.md

@@ -58,16 +58,18 @@ result = model.generate(input="meeting.wav")
 
 ### なぜFunASRを選ぶのか？
 
-| | FunASR | Whisper | クラウドAPI |
+Whisper は単一モデルですが、**FunASR はツールキット**です——用途に応じてモデルを選べます：**Fun-ASR-Nano**（フラッグシップ LLM-ASR、GPU が必要、vLLM で 340 倍リアルタイム、31 言語）、**SenseVoice**（CPU に優しく、感情・音声イベントも）、**Paraformer**（低遅延ストリーミング）。下の表は、単一の Whisper モデルに対してツールキットが提供できるものです——各機能にはそれを提供するモデルを併記しています：
+
+| | FunASR（ツールキット） | Whisper | クラウドAPI |
 |---|---|---|---|
-| 速度 | **170倍リアルタイム** | 13倍リアルタイム | 〜1倍リアルタイム |
+| 最高速度 | **340倍リアルタイム**（Fun-ASR-Nano + vLLM） | 13倍リアルタイム | 〜1倍リアルタイム |
 | 話者認識 | ✅ 内蔵 | ❌ pyannoteが必要 | ✅ 追加料金 |
-| 感情認識 | ✅ 喜び/悲しみ/怒り | ❌ | ❌ |
-| 言語数 | 50以上 | 57 | サービスにより異なる |
-| ストリーミング | ✅ WebSocket | ❌ | ✅ |
+| 感情認識 | ✅ SenseVoice による | ❌ | ❌ |
+| 言語数 | 50以上（Qwen3-ASR 52、Nano 31） | 57 | サービスにより異なる |
+| ストリーミング | ✅ WebSocket（Paraformer） | ❌ | ✅ |
+| CPU対応 | ✅ 17倍リアルタイム（SenseVoice） | ❌ 遅すぎる | 該当なし |
 | セルフホスト | ✅ MITライセンス | ✅ MITライセンス | ❌ クラウドのみ |
 | コスト | 無料 | 無料 | $0.006/分〜 |
-| CPU対応 | ✅ 17倍リアルタイム | ❌ 遅すぎる | 該当なし |
 
 ---
 

README_ko.md

@@ -58,16 +58,18 @@ result = model.generate(input="meeting.wav")
 
 ### 왜 FunASR인가?
 
-| | FunASR | Whisper | 클라우드 API |
+Whisper는 단일 모델이지만, **FunASR는 툴킷**입니다 — 용도에 맞는 모델을 고르세요: **Fun-ASR-Nano**(플래그십 LLM-ASR, GPU 필요, vLLM로 340배 실시간, 31개 언어), **SenseVoice**(CPU 친화적, 감정·오디오 이벤트 포함), **Paraformer**(저지연 스트리밍). 아래 표는 단일 Whisper 모델 대비 툴킷이 제공하는 것이며, 각 기능에는 이를 제공하는 모델을 표기했습니다:
+
+| | FunASR(툴킷) | Whisper | 클라우드 API |
 |---|---|---|---|
-| 속도 | **170배 실시간** | 13배 실시간 | ~1배 실시간 |
+| 최고 속도 | **340배 실시간**(Fun-ASR-Nano + vLLM) | 13배 실시간 | ~1배 실시간 |
 | 화자 인식 | ✅ 내장 | ❌ pyannote 필요 | ✅ 추가 비용 |
-| 감정 인식 | ✅ 기쁨/슬픔/분노 | ❌ | ❌ |
-| 언어 수 | 50개 이상 | 57개 | 서비스마다 다름 |
-| 스트리밍 | ✅ WebSocket | ❌ | ✅ |
+| 감정 인식 | ✅ SenseVoice 제공 | ❌ | ❌ |
+| 언어 수 | 50개 이상(Qwen3-ASR 52, Nano 31) | 57개 | 서비스마다 다름 |
+| 스트리밍 | ✅ WebSocket(Paraformer) | ❌ | ✅ |
+| CPU 사용 | ✅ 17배 실시간(SenseVoice) | ❌ 너무 느림 | 해당 없음 |
 | 자체 호스팅 | ✅ MIT 라이선스 | ✅ MIT 라이선스 | ❌ 클라우드만 |
 | 비용 | 무료 | 무료 | $0.006/분~ |
-| CPU 사용 | ✅ 17배 실시간 | ❌ 너무 느림 | 해당 없음 |
 
 ---
 

README_zh.md

@@ -81,16 +81,18 @@ results = model.generate(["audio1.wav", "audio2.wav"], language="auto")
 
 ### 为什么选 FunASR？
 
-| | FunASR | Whisper | 云端 API |
+Whisper 是单个模型，**FunASR 是一个工具箱**——按场景挑模型：**Fun-ASR-Nano**（旗舰 LLM-ASR，需 GPU，vLLM 下 340 倍实时，31 种语言）、**SenseVoice**（CPU 友好，额外带情感与音频事件）、**Paraformer**（低延迟流式）。下表是工具箱相比单个 Whisper 模型能提供什么——每项能力都标注了由哪个模型提供：
+
+| | FunASR（工具箱） | Whisper | 云端 API |
 |---|---|---|---|
-| 速度 | **170 倍实时** | 13 倍实时 | ~1 倍实时 |
+| 最高速度 | **340 倍实时**（Fun-ASR-Nano + vLLM） | 13 倍实时 | ~1 倍实时 |
 | 说话人识别 | ✅ 内置 | ❌ 需要 pyannote | ✅ 额外付费 |
-| 情感识别 | ✅ 开心/悲伤/愤怒 | ❌ | ❌ |
-| 语言数 | 50+ | 57 | 因服务而异 |
-| 流式识别 | ✅ WebSocket | ❌ | ✅ |
+| 情感识别 | ✅ 由 SenseVoice 提供 | ❌ | ❌ |
+| 语言数 | 50+（Qwen3-ASR 52、Nano 31） | 57 | 因服务而异 |
+| 流式识别 | ✅ WebSocket（Paraformer） | ❌ | ✅ |
+| CPU 可用 | ✅ 17 倍实时（SenseVoice） | ❌ 太慢 | 不适用 |
 | 私有部署 | ✅ MIT 开源 | ✅ MIT 开源 | ❌ 仅云端 |
 | 费用 | 免费 | 免费 | ¥0.04/分钟起 |
-| CPU 可用 | ✅ 17 倍实时 | ❌ 太慢 | 不适用 |
 
 第一次试用 FunASR？可以先跑 [Colab 快速体验](./examples/colab/README_zh.md)，再配置本地环境。还不确定先用哪个模型？先看 [模型选择指南](./docs/model_selection_zh.md)。计划从 Whisper 或云端 ASR 切换？请按 [迁移指南](./docs/migration_from_whisper_zh.md) 和 [评测示例](./examples/migration/) 用代表性音频评测、映射功能并安全上线。