isModelKind (lib/kind.ts)

* 模型类型：文本 / 视觉 / 全模态 / 图像生成 / 视频生成 / 语音。 为什么需要这一层：读者问「这是个什么模型」时，想要的是一个词， 不是「输入 文本、图片、PDF → 输出 文本」这样一串模态列表。 同时它也是排行榜与总表的筛选维度——把 Whisper、Veo、GPT-Image 和对话模型 混在一张价格表里没有意义，读者需要能一键只看某一类。

// Source: https://github.com/liyupi/ai-model-world | License: MIT | Copyright 2026 程序员鱼皮 (liyupi)
// Provided via justclaw.it.com; keep this notice with the code.
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 * 模型类型：文本 / 视觉 / 全模态 / 图像生成 / 视频生成 / 语音。
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 * 为什么需要这一层：读者问「这是个什么模型」时，想要的是一个词，
 * 不是「输入 文本、图片、PDF → 输出 文本」这样一串模态列表。
 * 同时它也是排行榜与总表的筛选维度——把 Whisper、Veo、GPT-Image 和对话模型
 * 混在一张价格表里没有意义，读者需要能一键只看某一类。
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 * 分类**只由 `modalities` 推导**，不看名字、不看厂商说法，每个模型恰好落进一类。
 * 判定顺序从「特殊」到「一般」——先看它能不能生成图 / 视频 / 声音，
 * 再看它能听、能看、还是只能读字。规则本身很短，读者在筛选条的悬停提示里就能看完。
 *
 * 已知边界：上游偶有把「深度研究」类产品的输出标成含图（报告里带图表），
 * 它们会被归到「图像生成」。这是上游数据的说法，不在这里手工修正——
 * 本站的原则是只呈现数据、不替数据源改口。
 *
 * 纯函数、确定性。
 */

import type { ModelRecord } from './types';

export type ModelKind = 'text' | 'vision' | 'omni' | 'image-gen' | 'video-gen' | 'speech';

/** 展示顺序：从最常见到最特殊 */
export const K

... (truncated -- full source via MCP)