从图片到视频，从静态到动态。CED 架构首发模型的原生多模态能力，正在重新定义「视觉理解」的边界。
过去，大模型的视觉能力大多停留在单张图片理解的层面。你可以让它描述一张图、识别图中物体，但如果要理解一段视频的内容，往往需要自己手动抽帧、逐张投喂，再让模型把零散的画面"拼起来"理解。
DeepSeek-V4.1-Flash 改变了这一切。作为CED 架构的首发模型，它原生支持视频输入——你只需要传入一个视频 URL 或文件 ID，模型就能自动完成抽帧、理解时序、输出答案。整个过程开箱即用，无需额外预处理。
在火山方舟平台上，这项能力通过 video_url 参数直接调用，与图片理解一样简单。
552B 总参数，每 token 仅激活 8-16B。
原生多模态视觉理解，KV Cache 压缩至上一代的 1/4。
模型并不能"直接看视频"。它的处理方式是把视频拆成一帧帧的图片，再通过时间戳标记理解前后顺序。整个过程分三步：
模型首先对视频进行抽帧处理。抽帧数量在 16–1280 帧 之间可调，默认 16 帧起步。
你可以通过 fps 参数控制抽帧频率（0.2–5 帧/秒），也可以通过 min_frames 设置最少帧数。
帧越多，细节越丰富，但消耗的 token 也相应增加。
每一帧图片会被编码成 token 序列。单帧 token 数可在 64–384 之间调整，
默认 384 token/帧。帧的分辨率越高、细节越多，占用的 token 就越多。
你可以通过 max_frame_tokens 和 min_frame_tokens 控制单帧的 token 预算。
关键一步：每帧前面都会插入 [xx second] 时间戳标记。 模型通过这些时间戳知道哪一帧先出现、哪一帧后出现，从而理解视频的时序关系—— 物体的运动、事件的先后、动作的变化，都靠时间戳串联起来。 这就是模型能"看懂视频"而不只是"看懂一堆图片"的核心秘密。
需要自己写代码从视频中提取帧，逐张传给多模态模型，再人工拼接结果。无法保证时序理解的准确性，开发成本高。
直接传入视频 URL 或文件 ID，模型自动抽帧、自动加时间戳、自动理解时序。开箱即用，几行代码搞定。
在火山方舟的 Chat Completions 接口中，只需在 content 数组里加一个 video_url 类型的消息，就能触发视频理解。和图片理解的调用方式几乎一模一样。
从内容审核到智能客服，从教育学习到安全监控，视频理解正在打开大量新的应用场景：
视频理解的 token 消耗不容小觑——按默认参数计算，一段 50MB 的视频抽 1280 帧、每帧 384 token， 单次调用就要消耗近 50 万 token。如果是高并发的视频审核、监控分析场景， 月消耗轻松突破千万级。成本，是每个团队都要算的账。
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A. 可以。作为 CED 架构首发模型，它具备原生多模态能力，视频理解开箱即用。
A. 三步：智能抽帧、逐帧编码、时序理解，把视频转换成模型可以理解的多模态序列。
A. 文中单列一节说明适用边界，并给出一行参数即可启用视频理解的调用方式。