2 בפברואר 2025

Introducing deep research

בטעינה…

February 10, 2026 update: You can now connect deep research to any MCP or app and restrict web searches to trusted sites, so you can focus on authenticated, industry-standard sources. You can also now track progress in real-time and interrupt to refine with follow-up prompts or new sources. We've updated the visual experience so it's easier to start, track, and review your research from end to end.

July 17, 2025 update: Deep research can now go even deeper and broader with access to a visual browser as part of ChatGPT agent. To access these updated capabilities, simply select “agent mode” from the dropdown in the composer and enter your query directly. The original deep research functionality remains available via the “deep research” option in the tools menu.

April 24, 2025 update: We’re significantly increasing how often you can use deep research—Plus, Team, Enterprise, and Edu users now get 25 queries per month, Pro users get 250, and Free users get 5. This is made possible through a new lightweight version of deep research powered by a version of o4-mini, designed to be more cost-efficient while preserving high quality. Once you reach your limit for the full version, your queries will automatically switch to the lightweight version.

February 25, 2025 update: All Plus users can now use deep research.

February 5, 2025 update: Deep research is now available to Pro users in the United Kingdom, Switzerland, and the European Economic Area.

היום אנחנו משיקים את מחקר מעמיק ב-ChatGPT — יכולת אג'נטית חדשה שמבצעת מחקר רב-שלבי באינטרנט לצורך משימות מורכבות. הוא משלים בתוך עשרות דקות עבודה שהייתה דורשת מאדם שעות רבות.

מחקר מעמיק הוא הסוכן הבא של OpenAI שיכול לעבוד עבורכם באופן עצמאי: אתם נותנים לו פרומפט, ו-ChatGPT מאתר, מנתח ומשלב מאות מקורות מקוונים ליצירת דוח מקיף ברמה של אנליסט מחקר. הוא מבוסס על גרסה של מודל OpenAI o3 העתידי, שהותאמה לגלישה ברשת ולניתוח נתונים, ומשתמש ב-reasoning כדי לחפש, לפרש ולנתח כמויות עצומות של טקסט, תמונות וקובצי PDF באינטרנט, תוך שינוי כיוון לפי הצורך בתגובה למידע שהוא מוצא.

היכולת לשלב ידע ממקורות שונים היא תנאי מקדים ליצירת ידע חדש. לכן מחקר מעמיק הוא צעד משמעותי לעבר המטרה הרחבה שלנו — פיתוח AGI, שכבר זמן רב אנו רואים בחזוננו כמי שתוכל להפיק מחקר מדעי חדשני.

למה פיתחנו את מחקר מעמיק

מחקר מעמיק נועד לאנשים שעוסקים בעבודת ידע אינטנסיבית בתחומים כמו פיננסים, מדע, מדיניות והנדסה, וזקוקים למחקר יסודי, מדויק ואמין. הוא יכול להועיל באותה מידה גם לצרכנים בררנים שמחפשים המלצות מותאמות אישית במיוחד לרכישות שבדרך כלל דורשות בדיקה מעמיקה, כמו מכוניות, מכשירי חשמל ורהיטים. כל תוצר מתועד במלואו, עם הפניות ברורות למקורות וסיכום של מהלך החשיבה, כך שקל להסתמך על המידע ולאמת אותו. הוא יעיל במיוחד באיתור מידע נישתי ולא מובן מאליו, שהיה דורש גלישה באתרים רבים. מחקר מעמיק מפנה זמן יקר בכך שהוא מאפשר להעביר אליו מחקר מקוון מורכב וגוזל זמן ולהאיץ אותו באמצעות שאילתה אחת בלבד.

מחקר מעמיק מאתר מידע ברחבי הרשת, מנתח אותו ומגבש ממנו תובנות באופן עצמאי. לשם כך הוא אומן על משימות מהעולם האמיתי שדורשות שימוש בדפדפן ובכלי Python, באותן שיטות למידת חיזוק שבבסיס OpenAI o1, מודל ה-reasoning הראשון שלנו. אף ש-o1 מפגין יכולות מרשימות בתכנות, במתמטיקה ובתחומים טכניים אחרים, אתגרים רבים בעולם האמיתי דורשים הקשר נרחב ואיסוף מידע ממקורות מקוונים מגוונים. מחקר מעמיק נשען על יכולות ה-reasoning האלה כדי לגשר על הפער, וכך יכול להתמודד עם סוגי הבעיות שאנשים פוגשים בעבודה ובחיי היומיום.

איך להשתמש במחקר מעמיק

ב-ChatGPT, בחרו „מחקר מעמיק” בשדה כתיבת הודעות והזינו את השאילתה שלכם. ספרו ל-ChatGPT מה אתם צריכים — בין אם זה ניתוח תחרותי של פלטפורמות סטרימינג או דוח מותאם אישית על האופניים הטובים ביותר לנסיעות יומיומיות. אפשר לצרף קבצים או גיליונות אלקטרוניים כדי להוסיף הקשר לשאלה. לאחר תחילת הפעולה, יופיע סרגל צד עם סיכום הצעדים שבוצעו והמקורות שבהם נעשה שימוש.

למחקר מעמיק עשויות להידרש בין 5 ל-30 דקות להשלמת העבודה, כדי להקדיש את הזמן הדרוש לחקירה יסודית ברשת. בינתיים אפשר להתרחק מהמחשב או לעבוד על משימות אחרות — תקבלו התראה כשהמחקר יושלם. התוצר הסופי מתקבל כדוח בתוך הצ'אט. בשבועות הקרובים נוסיף לדוחות גם תמונות מוטמעות, המחשות נתונים ותוצרים אנליטיים נוספים, כדי לשפר את הבהירות ולהוסיף הקשר.

בהשוואה למחקר מעמיק, GPT‑4o אידיאלי לשיחות מולטי-מודאליות בזמן אמת. בשאלות רב-ממדיות בתחום מקצועי מסוים, שבהן עומק ופירוט הם חיוניים, היכולת של מחקר מעמיק לחקור בהרחבה ולבסס כל טענה במקור היא שעושה את ההבדל בין סיכום מהיר לתשובה מתועדת ומאומתת, שאפשר להשתמש בה כתוצר עבודה.

GPT-4o

Help me find iOS and android adoption rates, % who want to learn another language, and change in mobile penetration, over the past 10 years, for top 10 developed and top 10 developing countries by GDP. Lay this info out in a table and separate stats into columns, and include recommendations on markets to target for a new iOS translation app from ChatGPT, focusing on markets ChatGPT is currently active in.

Compiling comprehensive data on iOS and Android adoption rates, the percentage of populations interested in learning another language, and changes in mobile penetration over the past decade for the top 10 developed and developing countries by GDP is challenging due to data limitations. However, based on available information, we can provide insights and recommendations for targeting markets with a new iOS translation app powered by ChatGPT.

Top 10 Developed Countries by GDP:

United States
Japan
Germany
United Kingdom
France
Italy
Canada
South Korea
Australia
Spain

Top 10 Developing Countries by GDP:

China
India
Brazil
Russia
Indonesia
Mexico
Turkey
Saudi Arabia
Argentina
South Africa

Insights:

iOS and Android Adoption Rates: Globally, Android holds a dominant market share of approximately 70.93%, while iOS accounts for about 28.32% as of 2024. In the United States, iOS leads with a 58.81% market share. Other developed countries like Japan, Canada, Australia, and the United Kingdom also show a higher preference for iOS devices. In contrast, developing countries such as India and Brazil have a higher prevalence of Android devices.
Interest in Language Learning: While specific percentages of populations interested in learning another language are not readily available, the global popularity of language learning apps like Duolingo, which had approximately 14.3 million downloads in July 2024, indicates a significant interest. This interest is likely higher in countries with diverse linguistic landscapes or where English is not the primary language.
Mobile Penetration Over the Past Decade: Mobile phone ownership has seen substantial growth globally. In the United States, smartphone ownership increased from 35% in 2011 to 91% in 2024. Developing countries have also experienced significant growth in mobile penetration, contributing to increased access to digital services.

Recommendations:

Considering the available data and focusing on markets where ChatGPT is currently active, the following developed countries are promising targets for a new iOS translation app:

United States: High iOS market share and significant interest in language learning.
United Kingdom: Substantial iOS user base and a multicultural population with diverse language needs.
Canada: Notable iOS adoption and a bilingual population (English and French), increasing the demand for translation services.

Among developing countries, the following are noteworthy:

China: Despite Android's dominance, the large population and growing interest in English and other languages present a significant opportunity.
India: High Android usage, but a growing middle class with increasing iOS adoption and a strong interest in language learning, especially English.
Brazil: Predominantly Android users, but with a sizable market for language learning apps, particularly for English and Spanish.

Focusing on these markets aligns with ChatGPT's current availability and leverages existing mobile adoption trends and language learning interests.

מחקר מעמיק

Top 10 Developed Economies (by GDP) – Smartphone OS Share, Language-Learning Interest, and Mobile Penetration Growth

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (% of population)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
United States (USA)	~58% iOS vs 42% Android	(see left)	High: 70% regret losing foreign-language ability (indicating strong desire to improve)	56%→82% smartphone penetration (↑26 pp)
Japan	~69% iOS vs 31% Android	(see left)	High: Over 50% want to learn English	~30%→79% (approx.) (↑~50 pp)
Germany	~39% iOS vs 60% Android	(see left)	High: 86% of Europeans say everyone should speak ≥1 foreign language (strong pro-language attitude)	40%→82% (↑42 pp)
United Kingdom (UK)	~52% iOS vs 47% Android	(see left)	Moderate-High: ~73% have some interest (only 27% “no interest” in new languages)	62%→82% (↑20 pp)
France	~35% iOS vs 64% Android	(see left)	High: 86% (EU average) favor multilingualism; English widely seen as important	42%→83% (↑40 pp)
Italy	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	High: 86% (EU avg.) favor language learning; 1 in 4 regret not learning another	41%→85% (↑44 pp)
Canada	~60% iOS vs 40% Android	(see left)	Moderate: Many bilingual (English/French); rising interest in third languages (no recent % data)	56%→~80% (↑ ~24 pp) (est., similar to US)
South Korea	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: Strong English education focus; ~40% of teens are learning English	73%→~95% (↑ ~22 pp) – already very high by 2013 (near saturation now)
Australia	~55% iOS vs 45% Android	(see left)	Moderate: ~70% see learning languages as valuable (English dominant but interest in Asian languages growing)	65%→~85% (↑ ~20 pp) (est., high smartphone use)
Spain	~20% iOS vs 79% Android	(see left)	High: 88% of Spaniards learned a foreign language in school (e.g. English); strong cultural interest	55%→~85% (↑ ~30 pp) (est., nearing Western Europe peers)

Top 10 Developing/Emerging Economies (by GDP) – (ChatGPT availability considered)

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (notable stats)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
China ^(ChatGPT restricted)	~24% iOS vs 75% Android	(see left)	Very High: Hundreds of millions learning English (but ChatGPT not officially accessible)	47%→68% (↑21 pp)
India	~4% iOS vs 95% Android	(see left)	High: English compulsory in many schools; strong economic motivation (80% link English to higher income)	~5%→46% (↑ ~41 pp) (huge jump in smartphone adoption)
Brazil	~18% iOS vs 82% Android	(see left)	High: Great demand for English – only ~5% speak it, but most see it as key skill	26%→67% (↑40 pp)
Russia ^(ChatGPT limited)	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	Moderate: English learning common (compulsory in school); interest exists but ChatGPT availability is uncertain	36%→74% (↑38 pp)
Mexico	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	High: Strong desire to learn English for US job/migration; ~50% of students study English in school (est.)	37%→62% (↑25 pp)
Indonesia	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: English seen as gateway skill; government programs to improve English proficiency	<30%→68% (↑ ~40 pp)
Turkey	~15% iOS vs 85% Android (est.)	(see left)	High: English highly valued (universal in education); 80% link English to better jobs	30%→75% (↑45 pp)
Saudi Arabia	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: English widely taught; 92% smartphone ownership (many already bilingual in English/Arabic)	73%→~95% (↑ ~22 pp) (early adopter; near saturation now)
South Africa	~16% iOS vs 83% Android	(see left)	High: Multilingual society; English and Afrikaans taught alongside native languages – cultural impetus to learn others	40%→~60% (↑ ~20 pp) (est., steady growth)
Argentina	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: Strong interest in English (Argentina leads Latin America in English proficiency)	31%→~70% (↑ ~39 pp) (est., sharp rise with smartphone adoption)

Sources: Smartphone OS shares are from StatCounter/Statista data (2023–24). Language-interest metrics come from surveys by Preply, Eurobarometer, Babbel, etc. (e.g. UK 73% interest; US 70% regret lack of languages; Japan >50% want English; Pearson global survey). Mobile penetration is measured as smartphone ownership percentage – dramatic growth is noted in developing markets (e.g. Brazil +40 points) and high saturation in developed ones (e.g. UK ~82%) over the last decade.

Recommendations: Based on the above, prime targets for a new ChatGPT‑powered iOS translation app would be countries with large iOS user bases and strong language-learning demand, where ChatGPT is accessible. Notably, Japan, the U.S., UK, Canada, and Australia emerge as top choices. These markets pair high iOS adoption (50–60%+ share) with significant enthusiasm for language learning – for example, Japan’s iPhone dominance and widespread desire to learn English make it ideal. English-speaking countries like the US, UK, Canada, and Australia, despite being monolingual societies, show substantial interest in learning other languages (e.g. Spanish or French), and all have over 80% smartphone penetration and millions of iPhone users.

Among emerging economies, Mexico and Brazil stand out as secondary targets: although Android prevails, their sheer population sizes mean tens of millions of iPhone users exist, and interest in English is very high for career and education reasons. These Latin American markets (where ChatGPT is active) could yield strong adoption for an iOS-only app, especially given the motivation to learn English. Conversely, China and Russia are less feasible – China’s OS split skews Android and ChatGPT is not officially available there, and Russia faces access and regulatory uncertainties.

In summary, focus on iOS-heavy, pro-learning markets: Japan and Western countries (US, UK, Canada, Australia, plus high-income Europe like Germany and France to a lesser degree) should be the first-tier targets. They combine robust iOS usage with favorable language-learning attitudes. A second tier includes large-population developing markets (Mexico, Brazil, perhaps Saudi Arabia for its historically high iPhone uptake) where interest in English is strong – these can be approached once the app gains traction in the primary markets. Such a strategy ensures the app launches where it has the greatest alignment of platform (iOS) presence and user demand for translation/language tools, maximizing the likelihood of adoption and growth.

מחקר מעמיק משיב לפרומפט בפירוט רב, ומציג זה לצד זה נתונים ייעודיים לכל אחת מעשר המדינות המפותחות המובילות ומעשר המדינות המתפתחות המובילות, לעיון ולהשוואה נוחים. הוא משתמש במידע הזה כדי להציע המלצות מפורטות, מבוססות וישימות לכניסה לשווקים.

איך זה עובד

מחקר מעמיק אומן באמצעות למידת חיזוק מקצה לקצה על משימות גלישה ו-reasoning קשות במגוון תחומים. באימון זה הוא למד לתכנן ולבצע מסלול רב-שלבי למציאת הנתונים הדרושים לו, לחזור על עקבותיו ולהגיב למידע בזמן אמת לפי הצורך. המודל יכול גם לעיין בקבצים שהמשתמש העלה, ליצור גרפים ולשפר אותם באמצעות כלי Python, לשלב בתשובותיו גרפים שיצר ותמונות מאתרים, ולצטט משפטים או קטעים מסוימים מהמקורות שלו. בזכות האימון הזה הוא מגיע לשיאים חדשים בכמה הערכות פומביות המתמקדות בבעיות מהעולם האמיתי.

המבחן האחרון של האנושות

במבחן האחרון של האנושות⁠(נפתח בחלון חדש), הערכה שפורסמה לאחרונה ובוחנת בינה מלאכותית בשאלות ברמת מומחים במגוון רחב של תחומים, המודל שמפעיל את מחקר מעמיק קובע שיא חדש עם דיוק של 26.6%. המבחן כולל יותר מ-3,000 שאלות רב-ברירה ושאלות עם תשובה קצרה ביותר מ-100 נושאים, מבלשנות ועד מדע הטילים, מלימודים קלאסיים ועד אקולוגיה. בהשוואה ל-OpenAI o1, השיפורים הגדולים ביותר נרשמו בכימיה, במדעי הרוח והחברה ובמתמטיקה. המודל שמפעיל את מחקר מעמיק הפגין גישה דמוית-אדם בכך שחיפש ביעילות מידע מקצועי ייעודי בעת הצורך.

מודל	דיוק (%)
GPT-4o	3.3
Grok-2	3.8
Claude 3.5 Sonnet	4.3
Gemini Thinking	6.2
OpenAI o1	9.1
DeepSeek-R1*	9.4
OpenAI o3-mini (בינונית)*	10.5
OpenAI o3-mini (גבוהה)*	13.0
OpenAI מחקר מעמיק**	26.6

* המודל אינו מולטי-מודאלי, והוערך על תת-מערך של טקסט בלבד.

**עם כלי גלישה וכלי Python**

GAIA

ב-GAIA⁠(נפתח בחלון חדש)¹, מדד ייחוס פומבי שבוחן בינה מלאכותית בשאלות מהעולם האמיתי, המודל שמפעיל את מחקר מעמיק מציב רף ביצועים חדש (SOTA) ומוביל את טבלת הדירוג⁠(נפתח בחלון חדש) החיצונית. המשימות כוללות שאלות בשלוש רמות קושי, והשלמתן בהצלחה דורשת יכולות כמו reasoning, מיומנות מולטי-מודאלית, גלישה ברשת ושליטה בשימוש בכלים.

GAIA
	רמה 1	רמה 2	רמה 3	ממוצע
SOTA קודם(נפתח בחלון חדש)	67.92	67.44	42.31	63.64
מחקר מעמיק (pass@1)	74.29	69.06	47.6	67.36
מחקר מעמיק (cons@64)	78.66	73.21	58.03	72.57

דוגמאות למשימות GAIA

In Nature journal's Scientific Reports conference proceedings from 2012, in the article that did not mention plasmons or plasmonics, what nano-compound is studied? Don’t use the prefix nano in your answer if there is one.

[The remaining Chain-of-Thought messages and the final answer are hidden to protect the benchmark's ground truth answer.]

הבהרת החיפוש

אני מברר את הבקשה למאמר מ-2012 ב-Scientific Reports שמתאר תרכובת ננומטרית, תוך החרגת מאמרים הקשורים לפלסמוניקה. כנראה נדרש סינון לפי נושאים או חומרים מסוימים, כמו כסף או גרפן.

חיבור הפרטים

אני מבצע חיפוש משנה של „דוחות מדעיים 2012 ננו-חלקיק”, כנראה כדי למצוא תרכובות ננומטריות. מעוניין לסנן נושאים הקשורים לפלסמונים, ואולי להתמקד בכסף, בגרפן או בנקודות קוונטיות.

[פעולת חיפוש]

בחינת מסנני חיפוש

אני מתעמק במסנני החיפוש המתקדמים ב-nature.com וב-Scientific Reports לשנת 2012, בניסיון לאתר מאמרים על ננו-חלקיקי פחמן אמורפי בקרמל המשמש במזון.

זיהוי מאמרי כנס

תוצאות החיפוש מציגות מאמר כנס מ-2012 שכותרתו „גבישים פלסמוניים קוואזי-מחזוריים דו-ממדיים”, כנראה בקטגוריית „מאמרי כנסים” ב-Scientific Reports.

[פעולת גלישה]

בחינת בעיות אפשריות

אני בוחן את הסיבות לפרשנות השגויה של עמוד האינטרנט, אולי בשל סוג סוכן מיושן או חסימה לא מכוונת.

[פעולת גלישה]

בחינת אפשרויות דינמיות

אני שוקל להשתמש באתר Nature עם תוכן דינמי או בגרסה השמורה במטמון. לחלופין, חיפוש ביטויים מסוימים עשוי לעזור.

[פעולת חיפוש]

זיהוי מאפיינים מרכזיים

טוב, אני מזהה ארבעה מאמרי כנס מ-2012 ב-Sci Rep. חלקם מזכירים „פלסמוניקה” ולכן יש להוציא אותם מהחיפוש.

[פעולת גלישה]

גיבוש תובנות

אני אוסף מידע על גישה לגרסאות שמורות במטמון או להרחבות של קטעי טקסט עבור כותרים מסוימים, כדי להבטיח ניתוח מקיף.

[פעולת חיפוש]

ריכוז הפרטים

אני מתעד את המסלול מכנס האביב של האגודה האירופית לחקר חומרים ב-2012 ועד לדוח המדעי, תוך התמקדות במאמרי הכנס. גישה זו עוזרת לבסס את ההקשר ואת הרלוונטיות.

[פעולת חיפוש]

מעקב אחר רמזים בכתב העת

מנסה לקשר בין מאמרי כנס מסוף 2012 לכתב העת „דוחות מדעיים”, תוך התמקדות בחומרים פלסמוניים קוואזי-מחזוריים דו-ממדיים. הגישה הזו נראית שיטתית ומדויקת.

[פעולת חיפוש]

ניתוח פרטי האירוע

מציין שתוצאות החיפוש [8] כוללות עמוד שככל הנראה מסכם את כנס האביב של האגודה האירופית לחקר חומרים ב-2012, ובו 25 סימפוזיונים.

[פעולת גלישה]

גיבוש תמונת המחקר

אני בוחן עמוד שנראה כאוסף של 4 מאמרים, שוקל נושאים בפלסמוניקה ובמטא-חומרים ומזהה מקורות מרכזיים מכנס האביב של האגודה האירופית לחקר חומרים ב-2012.

[פעולת גלישה]

מיקוד הבדיקה

אני מתמקד במאמרי כנס E-MRS מ-2012 שפורסמו ב„דוחות מדעיים”, וכנראה עוסקים בנושאים כמו „גבישים פלסמוניים קוואזי-מחזוריים דו-ממדיים” ו„מעטפות הסוואה פלסמוניות שכבתיות להתאמת הפיזור האופטי בקנה מידה ננומטרי”.

[פעולת גלישה]

בחינת מקורות ספרייה

שוקל לבדוק את המאמר המוזמן של Monticone בגיליון המיוחד E-MRS ‏2012 של Sci Rep, ואת מעבדת המטא-חומרים בארכיון החדשות של 2012.

[פעולת גלישה]

בדיקת אפשרויות הגישה

אני אוסף מידע על בעיות גישה אפשריות לאתר, ובודק אם הוא לא מעודכן או חסום. בנוסף, בוחן את האתר של Monticone כמקור לרשימה.

[פעולת גלישה]

גיבוש התמונה של E-MRS ‏2012

אני מנסה לקשר בין „מעטפות הסוואה פלסמוניות שכבתיות” ל-E-MRS ‏2012. שוקל נושאים אפשריים אחרים כמו גרפן וקטליזה.

[פעולת גלישה]

זיהוי נושאים רלוונטיים

אני אוסף מידע על נושאים כמו גרפן, פוטו-וולטאיקה ותרכובות בעלות מבנה ננומטרי, ומוציא נושאים הקשורים לפלסמוניקה. כך אני מתמקד בהיבטי הננוטכנולוגיה באופן רחב יותר.

[פעולת גלישה]

התאמת המיקוד

אני מרחיב את פרמטרי החיפוש באמצעות מזהים מסוימים של אתרים וחוקרים כדי לאתר מאמרים מ-2012 ב-Nature Scientific Reports על גבישים פלסמוניים קוואזי-מחזוריים דו-ממדיים.

[פעולת חיפוש]

זיהוי אפשרויות שאינן פלסמוניות

אני ממקד את החיפוש כדי לזהות מאמרים מהגיליון המיוחד של E-MRS ‏2012 ב-Scientific Reports. לשם כך אני בודק כותרות בנושאים שאינם פלסמוניים, כמו גרפן או תחמוצות פונקציונליות. החיפושים הממוקדים וסינון המאמרים הפלסמוניים מובילים להתקדמות ברורה.

[פעולת חיפוש]

חיבור הרמזים

אני מנתח אינטראקציות בסריג-על של גרפן, כנראה מתוך מאמר ב-Sci Rep. בוחן כותרים של מחברים כמו Padooru, Yakovlev, Chen ו-Alu.

[פעולת חיפוש]

חיבור חלקי הפאזל

אני אוסף מידע על מאמרי כנס האביב E-MRS ‏2012 שפורסמו ב-Sci Rep, ומתמקד במאמרים מוזמנים שאינם עוסקים בתופעות פלסמוניות. הנושאים הנבדקים הם גרפן, קטליזה, חומרים לאנרגיה, ננו-רפואה וחיישנים.

[פעולת חיפוש]

משימות ברמת מומחים

בהערכה פנימית של משימות ברמת מומחים במגוון תחומים, מומחי התחום קבעו שמחקר מעמיק ביצע באופן אוטומטי עבודה שהייתה דורשת שעות של חקירה ידנית מורכבת.

שיעור הצלחה לעומת מספר מרבי של קריאות לכלים

ככל שהמודל גולש יותר וחושב על המידע שהוא מוצא, הביצועים שלו משתפרים — ולכן חשוב לתת לו זמן לחשוב.

דוגמאות למשימות ברמת מומחים

הזמן שנחסך במשימה: 4 שעות

I am a researcher interested in bringing mixed-gas sorption capabilities to my lab. Please discuss the differences between pure- and mixed-gas sorption for glassy polymers, how the dual-mode sorption model can be used to predict mixed-gas sorption behavior in glassy polymers (include equations where applicable), and what challenges there are in accurately predicting pure- and mixed-gas sorption using the dual-mode sorption model. Only include open-source information as of October 1, 2024.

Pure vs. mixed-gas sorption in glassy polymers: In a glassy polymer (below $T_g$ ), a single gas typically exhibits a concave sorption isotherm: uptake rises sublinearly with pressure, unlike the linear Henry’s-law behavior above $T_g$ . This is attributed to “dual-mode” sorption: some penetrant dissolves in the dense polymer matrix (obeying Henry’s law) while additional penetrant saturates specific microvoid “sites” (a Langmuir-type adsorption in the polymer’s nonequilibrium free volume). By contrast, when two or more gases are present, they compete for those limited Langmuir sorption sites. As a result, each component’s sorbed concentration in a mixture is generally lower than it would be at the same partial pressure alone. In particular the less soluble (lower-affinity) gas tends to be more strongly suppressed, often causing the mixed-gas solubility selectivity (ratio of concentrations) to exceed the ideal value predicted from pure-gas isotherms. For example, in CO₂/CH₄ mixtures both components sorb less than in their pure-gas cases (especially CH₄), so the CO₂/CH₄ sorption selectivity is higher under mixture conditions. In extreme cases, mixed-gas effects can even reverse performance trends observed with single gases. (We note that unlike competitive sorption, synergistic sorption – where one gas increases the sorption of another via polymer swelling – is usually minor in rigid high-free-volume polymers under moderate pressures.)

Dual-mode sorption model and mixed-gas prediction: The dual-mode sorption (DMS) model quantitatively captures glassy polymer sorption by superposing a Henry’s-law term and a Langmuir term. For a single gas, the sorbed concentration $C$ (e.g. in cm³(STP) gas per cm³ polymer) is written as:

$C(p) = k_D\,p \;+\; \frac{C'_H\,b\,p}{\,1 + b\,p\,}\,.$

Here $k_D$ is the Henry’s law coefficient for dissolution, $C'_H$ is the Langmuir capacity constant (proportional to the polymer’s unrelaxed free-volume or “hole” capacity), and $b$ is the Langmuir affinity constant. This empirical formula yields the characteristic concave isotherm of glassy polymers and reduces to simple Henry’s law at the glass-transition (since $C'_H \to 0$ as $T \to T_g$ ). The same three parameters ( $k_D, C'_H, b$ ) are obtained by fitting pure-gas sorption data and are then used to predict mixture sorption. For a binary mixture of gases A and B (with partial pressures $p_A, p_B$ ), the DMS model assumes each gas obeys its own Henry’s term and that both compete for the same Langmuir sites. One convenient form is to write the total sorbed concentration as the sum of contributions from each gas:

$C_{\text{tot}} = k_{D,A}p_A + k_{D,B}p_B \;+\; \frac{\,C'_{H,A}\,b_A\,p_A \;+\; C'_{H,B}\,b_B\,p_B\,}{\,1 + b_A p_A + b_B p_B\,}\,,$

which implicitly means the concentration of component i in the mixture is $C_i = k_{D,i} p_i + \frac{C'_{H,i} b_i p_i}{\,1+\sum_j b_j p_j\,}$ . This reduces to the single-gas formula when the other component’s pressure is zero. In practice, partial pressure in these equations is often replaced by fugacity for accuracy at high pressures, though using fugacities or pressures gives nearly the same results if applied consistently. The DMS mixed-gas model predicts the competitive sorption effect observed experimentally – namely, each gas’s uptake is depressed relative to its pure-gas sorption isotherm.

Challenges and limitations: Although the dual-mode model is widely successful in correlating sorption data, it has notable limitations in predicting sorption behavior. First, the DMS model is empirical – its fitted parameters are not universal constants but can vary with polymer formation history, physical aging, and temperature/pressure range. This means a parameter set obtained under one set of conditions may lack predictive power outside its calibration range. For instance, sorption isotherms measured only over a limited pressure range can be fit well by DMS, but extrapolating beyond that (especially approaching plasticization pressures) may be unreliable. Indeed, multiple distinct combinations of $k_D$ , $C'_H$ , $b$ can sometimes fit the same pure-gas isotherm almost equally well – yet they yield markedly different mixed-gas predictions. This sensitivity undermines confidence in mixture forecasts, as one study showed that using different pure-gas fit sets led to only qualitative agreement with some mixed-CO₂/CH₄ data.

Furthermore, DMS inherently assumes a fixed population of Langmuir sites (microvoids) and ignores polymer relaxation or swelling induced by sorbate. In reality, penetrant-induced swelling (plasticization) can increase free volume and sorption capacity, especially for highly condensable gases at high activity – an effect the basic DMS model cannot capture. In binary sorption, this means any synergistic increase in sorption due to a second gas (or due to polymer dilation) is unaccounted for in the standard model. Conversely, the model also cannot describe sorption isotherm shapes that deviate from concave Langmuir-type behavior (e.g. sigmoidal isotherms caused by specific polymer-penetrant interactions or clustering). For example, glassy polymers absorbing polar molecules like alcohols can show sigmoidal sorption isotherms, which the simple dual-mode framework fails to represent. Finally, accurately measuring mixed-gas sorption itself is challenging, and discrepancies between idealized model assumptions (e.g. truly zero downstream pressure, no competitive diffusion limitations) and experimental realities can add to prediction error. Despite these challenges, the dual-mode sorption model – with appropriate care – remains a valuable first approximation for interpreting sorption in glassy polymers, and it highlights the key role of competitive site occupancy in mixed-gas environments. Researchers often turn to more elaborate models (e.g. non-equilibrium lattice fluid or thermodynamic theories) when the dual-mode model’s assumptions break down, but such models come at the cost of additional parameters or complexity. In summary, dual-mode sorption provides a useful baseline for pure- and mixed-gas sorption in glassy polymers, but one must be mindful of its empirical nature and the above limitations when predicting multicomponent sorption behavior in practice.

Sources: Dual-mode sorption model and mixed-gas extension; competitive sorption effects in mixtures; model equations and parameters; limitations of DMS model; parameter sensitivity and predictivity issues.

הבנת מודלים של סורפציה

אני אוסף מידע על סורפציה של גזים טהורים ותערובות גזים בפולימרים זגוגיים, תוך התמקדות במודל הסורפציה הדו-מצבי ובאתגרים בחיזוי באמצעותו.

[פעולת חיפוש]

בדיקת גישה פתוחה

טוב, בואו נראה. התוצאה של MDPI על סורפציית תערובות גזים בפולימרים זגוגיים זמינה כנראה בגישה פתוחה.

[פעולת גלישה]

Examining sections
I’m pulling together insights from the Dual Mode Sorption Model and its extended analysis within the MDPI paper.

[פעולת גלישה]

הבהרת תכונות מרכזיות

אני בוחן את דוח המעבדה כדי להבין את קבוע חוק הנרי, קבוע הזיקה של לנגמיור וקבוע הקיבולת של לנגמיור, המתארים סורפציית גזים.

[פעולת גלישה]

חיבור הפרטים

אני בוחן את האפשרות ש„משוואה (3)” ו„משוואה (4)” הן תמונות או תצוגות נוסחה, ושוקל לעיין ב-PDF או לחפש הפניות קודמות כדי להבין אותן טוב יותר.

[פעולת גלישה]

אימות התאמת הכותרת

אני בודק את התקציר והכותרת כדי לוודא שהמסמך של Freeman ו-Koros ‏(1980) תואם בדיוק להפניה „מודל לסורפציית תערובות גזים בפולימרים זגוגיים”.

[פעולת חיפוש]

בחינת קשרים בין מאמרים

שמתי לב שהתוצאה מ-„pmc.ncbi.nlm.nih.gov” היא כנראה אותו מאמר של MDPI, ומעניין לבדוק אם היא מציגה את הטקסט המלא או גרסה פשוטה יותר.

[פעולת גלישה]

איסוף מידע

אני אוסף מידע על סורפציה של גזים טהורים ותערובות גזים בפולימרים זגוגיים. זהו שלב חיוני בהבנת התנהגות החומר בסביבות גז שונות.

[פעולת חיפוש]

השוואת סורפציית גזים

שמתי לב שנוכחות פחמן דו-חמצני בתערובת משפיעה על סורפציית מתאן בפולימר, ומפחיתה אותה בהשוואה למצב של גז טהור.

[פעולת גלישה]

קישור בין מושגים

אני בוחן כיצד המונח „משוואה דו-מצבית מורחבת לתערובת” עשוי להיות קשור למשוואות דו-מצביות של כבלים מוליכי-על. יש כאן פוטנציאל לקישור בין מושגים מתחומים שונים.

[פעולת חיפוש]

בירור פרטי הסקירה

אני מציין את הבקשה לסקור את „תאוריות של סורפציה והובלה בממברנה פולימרית”.

[פעולת גלישה]

בדיקת קישור ל-PDF

תוצאה [2] מסקרנת אותי, ואני בוחן את הקטע שעוסק בהרחבת מודל סורפציה דו-מצבי לתערובת בינארית ובהבעת ריכוז A באמצעות לחצים חלקיים וקבועים.

[פעולת חיפוש]

חיזוי התנהגות הסורפציה

המודל הדו-מצבי מנבא שהוספת גז שני מפחיתה את הסורפציה בלחץ חלקי קבוע, בניגוד למצב של גז טהור.

[פעולת גלישה]

אחזור קובץ PDF

אני אוסף מידע על קובץ PDF ב-nature.com, אולי מאמר ישן של Yampol'ski, אך שוקל מקורות חלופיים כמו מאגר אוניברסיטת טקסס באוסטין כדי למצוא קטע טקסט.

[פעולת גלישה]

בחינת אפשרויות במאגר

גיליתי שייתכן שהתוצאה ממאגר UT אינה מוצגת כראוי. לא ברור אם אפשר לחפש בתוכה. לחלופין, תוצאה [3] כוללת קטע המתאר את מודל הסורפציה הדו-מצבי לתערובות, ומסביר את ההשפעות התחרותיות ואת התאמתו למידול נתוני ניסוי.

[פעולת חיפוש]

חידוד המיקוד

אני מתאים את הגישה כדי לוודא שהחיפוש מכוון להקשר הנכון.

[פעולת חיפוש]

הבנת מודלים של סורפציה

אני מפרט את מודל הסורפציה הדו-מצבי לגזים טהורים: המסה לפי הנרי ומילוי חללים זעירים לפי לנגמיור. בתערובות גזים הדגש הוא על סורפציה תחרותית ועל סטיות מאידיאליות.

[פעולת חיפוש]

בחינת hero.epa.gov

שוקל איזה תקציר או תוכן עשוי להיות ב-hero.epa.gov.

[פעולת גלישה]

שיפור המודל

אני אוסף תובנות על סורפציה של גזים טהורים ותערובות גזים, ובוחן גורמים כמו תחרות, פלסטיזציה ויציבות פרמטרים. משלב נתונים על תערובות גזים כדי לשפר את דיוק התחזיות.

[פעולת גלישה]

התמודדות עם אתגרי מודל הסורפציה הדו-מצבי

צימוד פרמטרים ואי-יחידות משפיעים על התחזיות. אי-התחשבות בשינויים במצב הפולימר עלולה להוביל להחמצת פרטים.

[פעולת גלישה]

כימות הסטייה

אני מכמת מסיסות לא-אידיאלית של CO2-CH4 ב-6FDA-mPDA, ומציג את השפעות תערובת הגזים על המסיסות. סורפציה תחרותית אינה הגורם היחיד לירידה בבררנות החדירות.

[פעולת גלישה]

שילוב הפניות

אני אוסף הפניות, ומתמקד בחומרים בגישה פתוחה כמו MDPI ‏2019 ו-Vopicka ‏2014, כדי לתמוך בדיון בהבדלים ובאתגרים של המודל הדו-מצבי לסורפציית גזים בממברנות פולימריות.

[פעולת גלישה]

הצעת מבנה הסעיפים

אני מארגן סעיפים על סורפציה של גז טהור לעומת תערובות גזים, בוחן את מודל הסורפציה הדו-מצבי ומפרט אתגרים כמו אי-ודאות בפרמטרים וחיזוי עבור תערובות גזים.

ארגון התוכן

אני מתמקד במודל הסורפציה הדו-מצבי, מפרט את התנהגות הסורפציה של גזים טהורים ותערובות גזים ומדגיש הבדלים ואתגרים מרכזיים באמצעות תבליטים וסעיפים מסודרים לשם הבהירות.

[פעולת חיפוש]

בחירת הפניות

טוב, בואו נראה. אני מסתמך על [3], [20], [22] ו-[21] בזכות ההסברים הברורים שלהם על סורפציה דו-מצבית ותערובות גזים.

מיפוי הפרמטרים

אני מרכז את שמות הפרמטרים כדי למנוע בלבול. שומר על הסימונים (k), ‏(C_H') ו-(b) לשם הבהירות. המשוואות לגז טהור ולתערובת מפורטות ומעוצבות בבירור.

התמודדות עם אתגרים

אני עוסק בהתאמות פרמטרים בעלות פתרונות מרובים, בפלסטיזציה של פולימרים ובהשפעות הזמן. המורכבויות האלה מקשות על חיזוי סורפציה של גזים טהורים ותערובות גזים.

חיבור הפרטים

אני בונה סעיפים על הבדלים בסורפציה, המודל הדו-מצבי לגזים טהורים, הרחבתו לתערובות גזים והאתגרים הכרוכים בכך. הרצף הזה נראה הגיוני ויעיל.

שיעור הצלחה במשימות ברמת מומחים לפי ערך כלכלי משוער

שיעור הצלחה במשימות ברמת מומחים לפי מספר שעות משוער

המתאם בין הערך הכלכלי המשוער של המשימה לשיעור ההצלחה חזק יותר מהמתאם עם מספר השעות שאדם היה נדרש להן — הדברים שקשים למודלים שונים מאלה שגוזלים זמן מבני אדם.

מגבלות

מחקר מעמיק פותח אפשרויות חדשות ומשמעותיות, אך הוא עדיין בשלב מוקדם ויש לו מגבלות. לעיתים הוא עלול להמציא עובדות בתשובות או להסיק מסקנות שגויות, אם כי לפי הערכות פנימיות, בשיעור נמוך משמעותית מזה של מודלי ChatGPT הקיימים. הוא עשוי להתקשות להבחין בין מידע מוסמך לשמועות. כיום יש לו גם חולשה בכיול רמת הביטחון, ולעיתים קרובות הוא אינו מבטא במדויק את מידת אי-הוודאות. בעת ההשקה ייתכנו שגיאות עיצוב קלות בדוחות ובהפניות למקורות, והתחלת המשימות עשויה להתעכב. אנו צופים שיפור מהיר בכל ההיבטים האלה ככל שהשימוש יתרחב ויחלוף הזמן.

גישה

מחקר מעמיק ב-ChatGPT דורש כיום משאבי מחשוב רבים מאוד. ככל שחקר השאילתה נמשך זמן רב יותר, כך נדרשים יותר משאבי מחשוב להסקה. היום אנחנו מתחילים בגרסה המותאמת למשתמשי Pro, עם עד 100 שאילתות בחודש. משתמשי Plus ו-Team יקבלו גישה בהמשך, ואחריהם משתמשי Enterprise. אנחנו עדיין פועלים להענקת גישה למשתמשים בבריטניה, בשווייץ ובאזור הכלכלי האירופי.

בקרוב כל המשתמשים בתשלום יקבלו מכסות שימוש גבוהות משמעותית, כשנשיק גרסה מהירה וחסכונית יותר של מחקר מעמיק, המבוססת על מודל קטן יותר שעדיין מספק תוצאות באיכות גבוהה.

בשבועות ובחודשים הקרובים נעבוד על התשתית הטכנית, נעקוב מקרוב אחר הגרסה הנוכחית ונערוך בדיקות קפדניות עוד יותר. הדבר עולה בקנה אחד עם עקרון ההשקה ההדרגתית שלנו. אם כל בדיקות הבטיחות ימשיכו לעמוד בתקני ההשקה שלנו, אנו צופים להנגיש את מחקר מעמיק למשתמשי Plus בתוך כחודש.

מה הלאה

מחקר מעמיק זמין היום בגרסת הדפדפן של ChatGPT, ויושק באפליקציות לנייד ולמחשב במהלך החודש. כיום מחקר מעמיק יכול לגשת לרשת הפתוחה ולכל קובץ שהועלה. בעתיד תוכלו להתחבר למקורות נתונים מקצועיים נוספים ולהרחיב את הגישה שלו למשאבים פנימיים או כאלה המבוססים על מנוי, כדי שהתוצרים שלו יהיו מבוססים ומותאמים אישית עוד יותר.

במבט רחוק יותר, אנו רואים בחזוננו חוויות אג'נטיות המשתלבות ב-ChatGPT לביצוע מחקר ופעולות בעולם האמיתי באופן אסינכרוני. השילוב בין מחקר מעמיק, שיכול לבצע חקירה מקוונת אסינכרונית, לבין מפעיל, שיכול לבצע פעולות בעולם האמיתי, יאפשר ל-ChatGPT לבצע עבורכם משימות מתוחכמות יותר ויותר.

תוספת מ-3 בפברואר 2025: ערכנו בדיקות בטיחות קפדניות, הערכות מוכנות ובחינות ממשל לגרסה המוקדמת של o3 שמפעילה את מחקר מעמיק, וסיווגנו את רמת הסיכון שלה כבינונית⁠(נפתח בחלון חדש). ערכנו גם בדיקות בטיחות נוספות כדי להבין טוב יותר את הסיכונים הנוספים הנובעים מהיכולת של מחקר מעמיק לגלוש ברשת, והוספנו אמצעים חדשים לצמצומם. נמשיך לבדוק ביסודיות ולעקוב מקרוב אחר ההשקה המוגבלת הנוכחית. כשנרחיב את הגישה למשתמשי Plus, נשתף בכרטיס מערכת את תובנות הבטיחות ואת אמצעי ההגנה של מחקר מעמיק.

הערות שוליים

1
מצאנו שתשובות האמת של מערך הנתונים הזה הודלפו בהיקף נרחב ברשת, ולכן חסמנו כמה אתרים או כתובות URL כדי להבטיח הערכה הוגנת של המודל.

מחברים

OpenAI

מובילי המחקר

Isa Fulford ו-Zhiqing Sun

השותפים להנחת היסודות

Alex Tachard Passos, Alexandra Barr, Allison Tam, Charlotte Cole, Hyung Won Chung, Jason Wei, Jon Blackman, Scott Mayer McKinney ו-Valerie Qi

שותפים מרכזיים

מחקר

Elaine Ya Le, Eric Mitchell, Eric Wallace, Hyung Won Chung, Ignasi Clavera, Leo Liu, Lorenz Kuhn, Louis Feuvrier, Max Schwarzer, Saachi Jain, Scottie Yan, Shunyu Yao, Vitchyr Pong

השקה

Carpus Chang, Harry Zhao, Joseph Trasatti, Joshua Dickens, Matt Kaufer, Mike Trpcic, Minnia Feng, Neel Ajjarapu, Peter Vidani, Sean Fitzgerald

שותפים לעשייה

מחקר

Ahmed El-Kishky, AJ Ostrow, Alexander Wei, Andrei Gheorghe, Andrew Kondrich, Andrey Mishchenko, Anuj Nair, Behrooz Ghorbani, Brydon Eastman, Chak Li, Foivos Tsimpourlas, Francis Song, Giambattista Parascandolo,Gildas Chabot, Hessam Bagherinezhad, Haitang Hu, Hongyu Ren, Henry Aspegren, Hunter Lightman, Ilya Kostrikov, Ilge Akkaya, James Lennon, Jean Harb, Jonathan Ward, Kai Chen, Katy Shi, Kevin Liu, Kevin Yu, Manuka Stratta, Marvin Zhang, Mengyuan Yan, Mostafa Rohaninejad, Noam Brown, Phoebe Thacker, Raz Goan, Reah Miyara, Spencer Papay, Taylor Gordon, Wenda Zhou, Wenlei Xie, Yash Patil, Yann Dubois, Youlong Cheng, Yushi Wang, Wyatt Thompson

+ כל מי שתרמו ל-o3.

מערכות בטיחות

Adam Kalai, Alex Beutel, Andrea Vallone, Andy Applebaum, David Robinson, Elizabeth Proehl, Evan Mays, Grace Zhao, Irina Kofman, Jason Phang, Joaquin Quinonero Candela, Joel Parish, Kevin Liu, Kristen Ying, Lama Ahmad, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michele Wang, Miles Wang, Phillip Guo, Olivia Watkins, Owen Campbell-Moore, Patrick Chao, Sam Toizer, Samuel Miserendino, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tina Sriskandarajah, Troy Peterson, Yaodong Yu, Yunyun Wang

השקה

Adam Koppel, Adam Wells, Adele Li, Andy Applebaum, Andrey Malevich, Andrew Duberstein, Andrew Howell, Anton Tananaev, Ashley Tyra, Brandon Walkin, Bryan Ashley, Cary Bassin, Cary Hudson, Cory Decareaux, Cristina Scheau, Derek Chen, Dibya Bhattacharjee, Drea Lopez, Eric Antonow, Eric Burke, Filippo Raso, Fotis Chantzis, Freddie Sulit, Harris Cohen, Heather Whitney, Jay Dixit, Jeffrey Han, Jen Robinson, Jessica Shieh, Joel Parish, Kan Wu, Kevin Gladstone, Kshitij Wadhwa, Leo Vandriel, Leyton Ho, Liang Chen, Madeline Christian, Mamie Rheingold, Matt Jones, Michelle Fradin, Mike McClay, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Niko Felix, Patrick Delaney, Paul McMillan, Philip Pronin, Rodrigo Riaza Perez, Samuel Miserendino, Scott Ethersmith, Steven Baldwin, Thomas Dimson, Tomo Hiratsuka, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yining Chen

הנהלה

Akshay Nathan, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Jerry Tworek, Johannes Heidecke, Josh Tobin, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Nick Turley, Sam Altman ו-Wojciech Zaremba

Top 10 Developed Economies (by GDP) – Smartphone OS Share, Language-Learning Interest, and Mobile Penetration Growth

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (% of population)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
United States (USA)	~58% iOS vs 42% Android	(see left)	High: 70% regret losing foreign-language ability (indicating strong desire to improve)	56%→82% smartphone penetration (↑26 pp)
Japan	~69% iOS vs 31% Android	(see left)	High: Over 50% want to learn English	~30%→79% (approx.) (↑~50 pp)
Germany	~39% iOS vs 60% Android	(see left)	High: 86% of Europeans say everyone should speak ≥1 foreign language (strong pro-language attitude)	40%→82% (↑42 pp)
United Kingdom (UK)	~52% iOS vs 47% Android	(see left)	Moderate-High: ~73% have some interest (only 27% “no interest” in new languages)	62%→82% (↑20 pp)
France	~35% iOS vs 64% Android	(see left)	High: 86% (EU average) favor multilingualism; English widely seen as important	42%→83% (↑40 pp)
Italy	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	High: 86% (EU avg.) favor language learning; 1 in 4 regret not learning another	41%→85% (↑44 pp)
Canada	~60% iOS vs 40% Android	(see left)	Moderate: Many bilingual (English/French); rising interest in third languages (no recent % data)	56%→~80% (↑ ~24 pp) (est., similar to US)
South Korea	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: Strong English education focus; ~40% of teens are learning English	73%→~95% (↑ ~22 pp) – already very high by 2013 (near saturation now)
Australia	~55% iOS vs 45% Android	(see left)	Moderate: ~70% see learning languages as valuable (English dominant but interest in Asian languages growing)	65%→~85% (↑ ~20 pp) (est., high smartphone use)
Spain	~20% iOS vs 79% Android	(see left)	High: 88% of Spaniards learned a foreign language in school (e.g. English); strong cultural interest	55%→~85% (↑ ~30 pp) (est., nearing Western Europe peers)

Top 10 Developing/Emerging Economies (by GDP) – (ChatGPT availability considered)

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (notable stats)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
China ^(ChatGPT restricted)	~24% iOS vs 75% Android	(see left)	Very High: Hundreds of millions learning English (but ChatGPT not officially accessible)	47%→68% (↑21 pp)
India	~4% iOS vs 95% Android	(see left)	High: English compulsory in many schools; strong economic motivation (80% link English to higher income)	~5%→46% (↑ ~41 pp) (huge jump in smartphone adoption)
Brazil	~18% iOS vs 82% Android	(see left)	High: Great demand for English – only ~5% speak it, but most see it as key skill	26%→67% (↑40 pp)
Russia ^(ChatGPT limited)	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	Moderate: English learning common (compulsory in school); interest exists but ChatGPT availability is uncertain	36%→74% (↑38 pp)
Mexico	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	High: Strong desire to learn English for US job/migration; ~50% of students study English in school (est.)	37%→62% (↑25 pp)
Indonesia	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: English seen as gateway skill; government programs to improve English proficiency	<30%→68% (↑ ~40 pp)
Turkey	~15% iOS vs 85% Android (est.)	(see left)	High: English highly valued (universal in education); 80% link English to better jobs	30%→75% (↑45 pp)
Saudi Arabia	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: English widely taught; 92% smartphone ownership (many already bilingual in English/Arabic)	73%→~95% (↑ ~22 pp) (early adopter; near saturation now)
South Africa	~16% iOS vs 83% Android	(see left)	High: Multilingual society; English and Afrikaans taught alongside native languages – cultural impetus to learn others	40%→~60% (↑ ~20 pp) (est., steady growth)
Argentina	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: Strong interest in English (Argentina leads Latin America in English proficiency)	31%→~70% (↑ ~39 pp) (est., sharp rise with smartphone adoption)