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@@ -209,8 +209,12 @@ def processar_audio(audio_file, modelo_selecionado, progress=gr.Progress()):
     if audio_file is None:
         return None, "❌ Faça upload do áudio da VSL."
     
-    if modelo_selecionado not in MODEL_CONFIGS:
-        return None, "❌ Modelo inválido selecionado."
+    # Debug do modelo selecionado
+    print(f"DEBUG: Modelo recebido: '{modelo_selecionado}'")
+    print(f"DEBUG: Modelos disponíveis: {list(MODEL_CONFIGS.keys())}")
+    
+    if not modelo_selecionado or modelo_selecionado not in MODEL_CONFIGS:
+        return None, f"❌ Modelo inválido: '{modelo_selecionado}'. Modelos disponíveis: {list(MODEL_CONFIGS.keys())}"
     
     config = MODEL_CONFIGS[modelo_selecionado]
     start_time = time.time()
@@ -442,7 +446,12 @@ def criar_interface():
                     modelo_opcoes.append(label)
                 
                 modelo_selecionado = gr.Dropdown(
-                    choices=list(zip(modelo_valores, modelo_opcoes)),
+                    choices=[
+                        ("large-v3", "🚀 Large-v3 (Máxima Precisão) ⭐"),
+                        ("large-v2", "⚡ Large-v2 (Alta Precisão)"),
+                        ("medium", "🏃 Medium (Rápido)"),
+                        ("turbo", "⚡ Turbo (Ultra Rápido)")
+                    ],
                     value="large-v3",
                     label="🚀 Escolha o Modelo WhisperX",
                     info="Large-v3 recomendado para VSL profissional",
@@ -482,7 +491,7 @@ Melhor modelo disponível - ideal para VSL profissional
                 
             with gr.Column(scale=1):
                 gr.Markdown("### 📊 Status & Progresso")
-                status_output = gr.Markdown("🟡 Selecione o modelo e faça upload da VSL...")
+                status_output = gr.Markdown("🟡 **Status:** Pronto para transcrição!\n\n📝 **Instruções:**\n1. Escolha o modelo (Large-v3 recomendado)\n2. Faça upload da VSL (máx. 15min)\n3. Clique em 'Transcrever VSL'")
                 
                 gr.Markdown("### 💾 Download")
                 file_output = gr.File(
@@ -495,21 +504,53 @@ Melhor modelo disponível - ideal para VSL profissional
         
         # Atualizar info do modelo
         def atualizar_info_modelo(modelo):
-            try:
-                if modelo in MODEL_CONFIGS:
-                    config = MODEL_CONFIGS[modelo]
-                    return f"""
-**{config['display_name']}**
-{config['description']}
+            print(f"DEBUG: Atualizando info para modelo: '{modelo}'")
+            
+            if not modelo:
+                return "⚠️ Nenhum modelo selecionado"
+                
+            if modelo == "large-v3":
+                return """
+**🚀 Large-v3 (Máxima Precisão) ⭐**
+Melhor modelo disponível - ideal para VSL profissional
 
 📊 **Configurações:**
-- Score mínimo: {config['score_minimo']}
-- Batch size: {config['batch_size']}
-- Beam size: {config['beam_size']}
-                    """
-                return "Selecione um modelo"
-            except:
-                return "Carregando informações do modelo..."
+- Score mínimo: 0.25
+- Batch size: 4
+- Beam size: 5
+                """
+            elif modelo == "large-v2":
+                return """
+**⚡ Large-v2 (Alta Precisão)**
+Excelente qualidade com boa velocidade
+
+📊 **Configurações:**
+- Score mínimo: 0.3
+- Batch size: 6
+- Beam size: 5
+                """
+            elif modelo == "medium":
+                return """
+**🏃 Medium (Rápido)**
+Boa qualidade, processamento mais rápido
+
+📊 **Configurações:**
+- Score mínimo: 0.35
+- Batch size: 8
+- Beam size: 3
+                """
+            elif modelo == "turbo":
+                return """
+**⚡ Turbo (Ultra Rápido)**
+Processamento mais rápido para testes
+
+📊 **Configurações:**
+- Score mínimo: 0.4
+- Batch size: 12
+- Beam size: 1
+                """
+            else:
+                return f"⚠️ Modelo desconhecido: {modelo}"
         
         modelo_selecionado.change(
             fn=atualizar_info_modelo,
@@ -517,6 +558,16 @@ Melhor modelo disponível - ideal para VSL profissional
             outputs=[modelo_info]
         )
         
+        # Debug: também vamos mostrar o modelo selecionado no status
+        def debug_modelo_selecionado(modelo):
+            return f"🔧 **Modelo selecionado:** {modelo}\n\n✅ Pronto para carregar modelo ou transcrever!"
+        
+        modelo_selecionado.change(
+            fn=debug_modelo_selecionado,
+            inputs=[modelo_selecionado],
+            outputs=[status_output]
+        )
+        
         # Eventos
         init_btn.click(
             fn=inicializar_modelos,