feat: 升级 Ollama 本地模型 qwen2.5:1.5b → qwen3:1.7b

- config.py / .env.example / docker-compose.yml：默认模型改为 qwen3:1.7b（备选 qwen3:4b），compose 同步拉取
- 经 runtime_settings 注入 summarize/query/classify 三用途，改默认值即全局生效
- README / CLAUDE.md / 前端 Settings.vue 占位符同步更新

CLAUDE.md

@@ -12,7 +12,7 @@ QMDSearch 是面向 AI Agent 的分层信息检索服务，支持多层级知识
 - **缓存**: Redis (Docker)
 - **关系数据库**: PostgreSQL (Docker, 可选)
 - **嵌入模型**: OpenAI / 本地模型 (通过配置切换)
-- **本地推理模型**: Ollama (Docker) — 用于文档三级总结，默认 qwen2.5:1.5b
+- **本地推理模型**: Ollama (Docker) — 用于文档三级总结，默认 qwen3:1.7b
 - **部署**: Docker Compose on NAS
 
 ## 项目结构
@@ -168,8 +168,8 @@ QMDSearch/
 
 ### 本地模型 (Ollama)
 
-- 服务: Ollama 容器，默认模型 `qwen2.5:1.5b`（约 1GB，适合 NAS 低资源环境）
-- 备选模型: `qwen2.5:3b`（更好的总结质量，约 2GB）
+- 服务: Ollama 容器，默认模型 `qwen3:1.7b`（约 1.3GB，适合 NAS 低资源环境）
+- 备选模型: `qwen3:4b`（更好的总结质量，约 2.5GB）
 - 模型通过环境变量 `OLLAMA_MODEL` 配置
 - 首次启动时自动拉取模型，需 NAS 可访问外网