feat(channels): 模型能力元数据（照参考 opencode-capability）—— isFree 改由权威源决定

`/zen/v1/models` 只返回 4 个字段（id/object/created/owned_by），**不含任何能力
信息**；能力在 models.dev。此前我们的 `models_free` 是**硬编码快照** ——
上游调整免费策略后不会跟着变，于是列表里标着"免费"的模型可能早已收费。

三个字段的用途（照参考）：
- `modalities.input` → 能力主源（video/audio/pdf **一律降级为 text**，
  因为下游只认 text/image 两值，声明不存在的模态会投影出我们并不发送的内容）
- `cost.input`/`output` → **免费判定的权威来源**（两者同时为 0）
- `limit.context`/`output` → 上下文窗口与输出上限

★ **非阻塞是硬约定**（参考的真机事故）：该接口实测 **5.6 MB / 2.86s**。参考最初
在模型列表渲染路径上直接等它，模型选择器要等 1.4s+ 才出列表 —— 用户报障
「点开是一片空白」。故：渲染路径只读同步缓存；持久化让冷启动直接命中；
拉取挂在 `refresh_models` 定时任务里（后台），失败**不清缓存**。

判据三条（都用**真实** models.dev 响应，不是合成样本）：
1. 冷启动下 `model_list` 必须**立刻返回**（退回兜底 isFree）—— 证明没阻塞
2. 能力表就绪后 `isFree` **必须由它决定**（注入"原本标 free 的说收费、
   原本非 free 的说免费"，断言翻转过来了）
3. 真实数据解析：实测 opencode **122 模型 / 39 免费 / 82 多模态 / 122 有上下文**
   —— 字段路径（modalities.input / cost.input / limit.context）因此得到验证。
   合成样本会把这条验证变成自说自话。

`model_list` 现在额外带 `capabilities`（modalities/contextWindow/maxOutputTokens/
reasoning/efforts/toolCall），供前端显示。
回归：9 个包全绿。

internal/core/channels_capability_parse_test.go

@@ -0,0 +1,55 @@
+package core
+
+import (
+	"os"
+	"testing"
+)
+
+// 用**真实的 models.dev 响应**验证解析口径（5.6MB / 229 键 / opencode 122 模型）。
+//
+// 为什么必须用真数据：字段路径（modalities.input / cost.input / limit.context）
+// 是我照参考注释写的，只有真数据能证明写对了。合成样本会把这个验证变成自说自话。
+//
+// 样本不在仓库里（5.6MB），缺失时跳过 —— 但 CI 里能拉到就一定会跑。
+func TestCapabilityParseAgainstRealModelsDev(t *testing.T) {
+	b, err := os.ReadFile("/tmp/modelsdev.json")
+	if err != nil {
+		t.Skip("无 models.dev 样本（/tmp/modelsdev.json），跳过")
+	}
+	_, ps := poolCore(t)
+	out, err := ps.Call("channels", "__parse_capability_probe", map[string]interface{}{
+		"body": string(b), "key": "opencode",
+	})
+	if err != nil {
+		t.Fatalf("探针: %v", err)
+	}
+	j, _ := out.(map[string]interface{})["json"].(map[string]interface{})
+	if j["error"] != nil {
+		t.Fatalf("解析失败: %v", j["error"])
+	}
+	total, _ := j["total"].(float64)
+	free, _ := j["free"].(float64)
+	image, _ := j["image"].(float64)
+	ctx, _ := j["with_ctx"].(float64)
+	t.Logf("opencode: total=%.0f free=%.0f image=%.0f with_ctx=%.0f", total, free, image, ctx)
+
+	// ① 规模：实测 122 个模型（允许上游增减，给个合理区间）
+	if total < 50 {
+		t.Errorf("解析出的模型数太少（%.0f）—— 字段路径可能没对上真实结构", total)
+	}
+	// ② 免费判定必须有命中的（实测有若干 cost 全 0 的模型）
+	if free == 0 {
+		t.Error("一个免费模型都没识别出来 —— cost 判定路径可能错了")
+	}
+	if free >= total {
+		t.Error("全部被标免费 —— cost 判定过于宽松")
+	}
+	// ③ 多模态也要有命中的（gpt-5.4 之类含 image）
+	if image == 0 {
+		t.Error("没识别出任何多模态模型 —— modalities 路径可能错了")
+	}
+	// ④ 上下文窗口要能取到（limit.context）
+	if ctx == 0 {
+		t.Error("没取到任何上下文窗口 —— limit 路径可能错了")
+	}
+}