diff --git a/.env.example b/.env.example
index af40f13..340038c 100644
--- a/.env.example
+++ b/.env.example
@@ -14,7 +14,7 @@ WHISPER_COMPUTE=int8
 
 # --- Kategorisierung (Ollama, lokal) ---
 OLLAMA_URL=http://127.0.0.1:11434
-OLLAMA_MODELL=qwen3.5:latest
+OLLAMA_MODELL=qwen3:8b
 
 # --- Nextcloud (leer lassen = nur lokale Ablage) ---
 NEXTCLOUD_URL=
diff --git a/README.md b/README.md
index d501ac8..15a2eff 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -61,7 +61,7 @@ brew install ollama && ollama serve &      # oder Ollama.app starten
 **2. Sprachmodell** — ordnet die Anliegen ein:
 
 ```bash
-ollama pull qwen3.5:latest                 # ~6,6 GB
+ollama pull qwen3:8b                       # ~5,2 GB, reines Textmodell (kein Vision-Ballast)
 ```
 
 Auf Rechnern mit 16 GB Arbeitsspeicher passt kein größeres Modell daneben,
diff --git a/docs/MITGABE.md b/docs/MITGABE.md
index da08815..cc7753f 100644
--- a/docs/MITGABE.md
+++ b/docs/MITGABE.md
@@ -11,7 +11,7 @@ die Reihenfolge, in der man prüft, ob es wirklich läuft.
 |---|---|
 | `.env` | aus `.env.example` kopieren, Werte eintragen (Abschnitt 3) |
 | Whisper-Modell (~1,6 GB) | `~/whisper-models/ggml-large-v3-turbo.bin`, Download siehe README |
-| Ollama-Modell (~6,6 GB) | `ollama pull qwen3.5:latest` |
+| Ollama-Modell (~5,2 GB) | `ollama pull qwen3:8b` |
 | Piper-Stimme | `~/piper-voices/…`, nur für die Ansage (Stufe 2) nötig |
 | `ablage/`, `telefon/eingang/`, `dashboard.html` | Anruf- und Patientendaten, bleiben absichtlich lokal |
 | FreeSWITCH-Konfiguration mit echtem SIP-Passwort | `telefon/freeswitch/einrichten.sh` schreibt sie aus der `.env` |
@@ -27,7 +27,7 @@ die meiste Arbeit. Für einen ersten Durchlauf reicht:
 ```bash
 brew install ffmpeg whisper-cpp
 brew install ollama && ollama serve &
-ollama pull qwen3.5:latest
+ollama pull qwen3:8b
 mkdir -p ~/whisper-models && cd ~/whisper-models
 curl -LO https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v3-turbo.bin
 cd ~/praxis-telefon-agent && cp .env.example .env
@@ -124,6 +124,6 @@ Wenn auf der anderen Seite etwas abweicht, sind vor allem diese Punkte für uns
 hier interessant:
 
 - andere Hardware/OS-Version und wie lange ein Anruf dann braucht (hier ~24 s),
-- ob `qwen3.5:latest` bei 16 GB RAM neben laufender Telefonie noch passt,
+- ob `qwen3:8b` bei 16 GB RAM neben laufender Telefonie noch passt,
 - jede Stelle, an der README oder `.env.example` nicht gereicht haben — die
   gehört dann dort hinein, nicht in diese Datei.
diff --git a/pipe/config.py b/pipe/config.py
index 670df4a..53664fb 100644
--- a/pipe/config.py
+++ b/pipe/config.py
@@ -68,7 +68,7 @@ WHISPER_COMPUTE = os.environ.get("WHISPER_COMPUTE", "int8")
 
 # --- Kategorisierung (Ollama, lokal) -----------------------------------------
 OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://127.0.0.1:11434")
-OLLAMA_MODELL = os.environ.get("OLLAMA_MODELL", "qwen3.5:latest")
+OLLAMA_MODELL = os.environ.get("OLLAMA_MODELL", "qwen3:8b")
 PROMPT_DATEI = WURZEL / "prompts" / os.environ.get(
     "PROMPT_DATEI", "categorize_de.txt"
 )