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OpenAI

2025년 2월 2일

릴리스

심층 리서치를 만나보세요

추론을 사용하여 대량의 온라인 정보를 종합하고 여러 단계에 걸친 리서치 작업을 완료하는 에이전트입니다. 현재 Pro 사용자가 이용할 수 있으며, 추후 Plus 및 Team으로 확대될 예정입니다.

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2026년 2월 10일 업데이트: 이제 심층 리서치를 모든 MCP 또는 앱에 연결하고 웹 검색을 신뢰할 수 있는 사이트로 제한하여 인증된 업계 표준 소스에 집중할 수 있습니다. 또한 이제 진행 상황을 실시간으로 추적하고, 후속 프롬프트나 새로운 소스를 사용해 중단 후 보완할 수 있습니다. 시작부터 종료까지 연구를 더 쉽게 시작하고, 추적하고, 검토할 수 있도록 시각적 경험을 업데이트했습니다.


2025년 7월 17일 업데이트: 이제 심층 리서치는 ChatGPT 에이전트의 일부로 제공되는 시각적 브라우저에 액세스하여 더 깊고 더 폭넓은 연구를 수행할 수 있습니다. 이러한 업데이트된 기능에 액세스하려면 컴포저의 드롭다운에서 “에이전트 모드”를 선택한 후 쿼리를 직접 입력하세요. 기존 심층 리서치 기능은 툴 메뉴의 “심층 리서치” 옵션을 통해 계속 이용할 수 있습니다.


2025년 4월 24일 업데이트: 심층 리서치를 사용할 수 있는 횟수를 대폭 늘렸습니다. Plus, Team, Enterprise, Edu 사용자는 이제 월 25회, Pro 사용자는 250회, Free 사용자는 5회를 사용할 수 있습니다. 이는 높은 품질을 유지하면서 비용 효율성을 높이도록 설계된 o4-mini 버전을 기반으로 하는 새로운 경량 버전의 심층 리서치를 통해 가능해졌습니다. 전체 버전의 한도에 도달하면 쿼리는 자동으로 경량 버전으로 전환됩니다.


2025년 2월 25일 업데이트: 이제 모든 Plus 사용자가 심층 리서치를 사용할 수 있습니다.


2025년 2월 5일 업데이트: 이제 영국, 스위스 및 유럽 경제 지역의 Pro 사용자는 심층 리서치를 이용할 수 있습니다.


복잡한 작업을 위해 인터넷에서 다단계 리서치를 수행하는 새로운 에이전트 기능인 심층 리서치를 ChatGPT에 공개합니다. 이 기능은 인간이 여러 시간을 써서 처리하는 일을 수십 분 내에 해냅니다.

심층 리서치는 OpenAI의 차세대 에이전트로, 사용자를 대신하여 독립적으로 업무를 수행할 수 있습니다. 프롬프트가 주어지면 ChatGPT가 수백 개의 온라인 소스를 찾고 분석하고 종합하여 리서치 분석가 수준의 포괄적인 보고서를 만듭니다. 웹 브라우징과 데이터 분석에 최적화된 OpenAI o3 모델의 곧 공개될 버전으로 구동되는 이 에이전트는 추론을 활용하여 인터넷상에 있는 방대한 양의 텍스트, 이미지, PDF를 검색하여 해석 및 분석하고 접하는 정보에 따라 필요하면 방향을 전환합니다.

지식을 종합하는 능력은 새로운 지식을 생성하기 위한 전제 조건입니다. 이러한 이유로, 심층 리서치는 AGI 개발이라는 더 광범위한 목표로 나아가는 중요한 진전입니다. OpenAI는 AGI가 새로운 과학 리서치를 수행할 수 있을 것으로 오랫동안 구상해 왔습니다.

심층 리서치를 개발한 이유

심층 리서치는 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 등의 분야에서 수준 높은 지식을 요하는 일을 하며 철저하고 정확하며 신뢰할 수 있는 리서치를 요구하는 사람을 위해 설계되었습니다. 그뿐만 아니라, 일반적으로 면밀하게 조사해서 구매하는 자동차, 가전제품, 가구 등과 관련하여 고도로 개인화된 상품 추천을 원하는 안목 있는 구매자에게도 똑같이 유용할 수 있습니다. 모든 출력은 에이전트의 생각을 명확하게 인용 및 요약하여 완전히 문서화되므로 내용을 참조하고 정보를 확인하기가 쉽습니다. 특히 여러 웹사이트를 둘러봐야 하는 특정 분야의 비직관적인 정보를 찾는 데 효과적입니다. 심층 리서치는 단 하나의 쿼리로 복잡하고 시간 집약적인 웹 리서치를 신속히 처리하고 과정을 단축하여 작업자의 소중한 시간을 아껴줍니다.

심층 리서치는 관련 정보를 독립적으로 탐색하고 추론하며 웹 전체에서 얻은 인사이트를 통합하여 정리합니다. 이를 달성하기 위해 OpenAI의 첫 번째 추론 모델인 OpenAI o1의 기반이 된 방식과 동일한 강화 학습 방법을 사용하여, 브라우저 및 Python 도구 사용이 필요한 실제 작업으로 훈련되었습니다. o1은 코딩, 수학, 기타 기술 영역에서 인상적으로 역량을 발휘했지만, 현실에서 접하는 많은 과제는 다양한 온라인 소스에서의 광범위한 컨텍스트 및 정보 수집을 요구합니다. 심층 리서치는 이러한 추론 기능을 기반으로 그 격차를 좁힘으로써 사람들이 업무와 일상에서 마주하는 다양한 유형의 문제를 처리합니다.

심층 리서치 사용 방법

ChatGPT의 메시지 컴포저에서 ‘심층 리서치’를 선택하고 쿼리를 입력합니다. ChatGPT에게 필요한 내용을 말합니다. 예를 들어, 스트리밍 플랫폼상의 경쟁력 분석이나 나에게 가장 좋은 통근용 자전거를 맞춤형 보고서로 요청합니다. 질문에 컨텍스트를 추가하기 위해 파일이나 스프레드시트를 첨부할 수 있습니다. 구동하기 시작하면 수행한 단계 및 사용한 소스를 요약한 사이드바가 나타납니다.

심층 리서치는 웹을 심도 있게 탐색하는 데 시간을 소요하므로 작업을 완료하는 데 5~30분 정도 걸릴 수 있습니다. 그동안 사용자는 잠시 쉬거나 다른 작업을 진행할 수 있습니다. 리서치가 완료되면 알림을 받게 됩니다. 최종 출력은 채팅 내에서 보고서로 표시됩니다. 몇 주 내로, 명확성을 높이고 컨텍스트를 더하기 위해 보고서에 이미지 삽입, 데이터 시각화, 기타 분석 결과도 추가할 예정입니다.

심층 리서치에 비해 GPT‑4o는 실시간 멀티 모달 대화에 이상적입니다. 깊이와 밀도가 중요한 분야별 다면적 연구를 위해 광범위한 탐색을 수행하고 각 주장을 인용할 수 있는 심층 리서치의 역량은 작업 결과물로 사용할 수 있도록 제대로 문서화되고 검증된 답변을 제공하므로 요약과 차이가 있습니다.

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:

  1. United States
  2. Japan
  3. Germany
  4. United Kingdom
  5. France
  6. Italy
  7. Canada
  8. South Korea
  9. Australia
  10. Spain

Top 10 Developing Countries by GDP:

  1. China
  2. India
  3. Brazil
  4. Russia
  5. Indonesia
  6. Mexico
  7. Turkey
  8. Saudi Arabia
  9. Argentina
  10. 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.

심층 리서치

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.

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.

심층 리서치는 고도로 세분된 방식으로 프롬프트에 대응하며, 상위 10개 선진국과 상위 10개 개발도상국에 대한 국가별 데이터를 나란히 제공하여 쉽게 참고하고 비교하도록 해줍니다. 해당 정보를 이용하여 정보 기반의 활용도 높은 상세한 시장 진입 추천 사항을 제공합니다.

작동 방식

심층 리서치는 다양한 영역을 아우르는 어려운 검색 및 추론 작업에 대해 포괄적인 강화 학습을 사용하여 훈련되었습니다. 그 훈련을 통해, 필요한 데이터를 찾기 위해 여러 단계를 거치는 방법을 계획하고 실행하며 실시간으로 접하는 정보에 따라 필요하면 방향을 전환해 대응하는 것을 학습했습니다. 이 모델은 사용자가 업로드한 파일을 탐색하고, Python 도구를 사용하여 그래프를 구성 및 반복하고, 응답에서 생성된 그래프와 이미지를 삽입하며, 소스에서 찾은 특정 문장이나 구절을 인용할 수도 있습니다. 이러한 훈련의 결과로, 현실에서의 문제에 중점을 둔 다수의 공개 평가에서 최고 점수를 새롭게 기록했습니다.

Humanity's Last Exam

광범위한 분야의 주제에 대해 전문가 수준의 질문으로 AI를 테스트한 Humanity’s Last Exam(새 창에서 열기)에서 최근 공개된 결과에 따르면 심층 리서치를 구동하는 모델이 26.6%의 정확도로 새롭게 최고 점수를 기록했습니다. 이 테스트는 언어학에서 로켓 과학, 고전에서 생태학에 이르기까지 100개 이상의 주제에 걸쳐 3,000개 이상의 객관식 및 단답형 질문으로 구성되어 있습니다. OpenAI o1과 비교할 때 가장 큰 향상은 화학, 인문학 및 사회 과학, 그리고 수학 분야에서 나타났습니다. 심층 리서치를 구동하는 모델은 필요할 때 전문 정보를 효과적으로 찾아내는 인간과 유사한 접근 방식을 보여주었습니다.

모델정확도(%)
GPT-4o3.3
Grok-23.8
Claude 3.5 Sonnet4.3
Gemini Thinking6.2
OpenAI o19.1
DeepSeek-R1*9.4
OpenAI o3-mini (medium)*10.5
OpenAI o3-mini (high)*13.0
OpenAI 심층 리서치**26.6
* 모델은 멀티 모달이 아니며 텍스트 전용 하위 집합에서 평가됩니다.
**브라우징 + Python 도구 사용

GAIA

실제 질문에 대해 AI를 평가하는 공개 벤치마크인 GAIA(새 창에서 열기)1에 따르면 심층 리서치를 구동하는 모델이 외부 리더보드(새 창에서 열기)에서 최고점을 기록하며 새로운 최고 수준(SOTA)을 달성했습니다. 세 가지 난이도 수준의 질문을 포함하는 이러한 과제를 성공적으로 완료하려면 추론, 멀티 모달 숙련도, 웹 브라우징, 능숙한 도구 사용 등의 능력이 필요합니다.

GAIA
레벨 1레벨 2레벨 3평균
이전 SOTA(새 창에서 열기)67.9267.4442.3163.64
심층 리서치(pass@1)74.2969.0647.667.36
심층 리서치(cons@64)78.6673.2158.0372.57

GAIA 작업 예시

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.]

Clarifying the search

I’m piecing together the request for an article from 2012 in Scientific Reports that details a nano-compound, excluding any related to plasmonics. Likely, this involves filtering specific topics or compounds, like silver or graphene.

Piecing together details

I'm sub-searching "Scientific Reports 2012 nanoparticle," likely seeking nano-compounds. Interested in filtering out plasmon-related topics, possibly focusing on silver, graphene, or quantum dots.

[검색 작업]

Navigating search filters

I’m digging into advanced search filters on nature.com and Scientific Reports for 2012, trying to pinpoint articles on amorphous carbon nanoparticles in food caramels.

Identifying conference proceedings

The search results reveal a conference proceeding titled "2D quasiperiodic plasmonic crystals" from 2012, likely found under the "Conference Proceedings" category in Scientific Reports.

[찾아보기 작업]

Reflecting on potential issues

I'm considering the reasons behind a web page misconception, likely due to an outdated agent type or inadvertent blockage.

[찾아보기 작업]

Considering dynamic options

I'm thinking about a nature site with dynamic content or a cached version. Alternatively, trying a search for specific phrases might help.

[검색 작업]

Pinpointing key features

OK, I'm identifying four conference proceedings from 2012 in Sci Rep. Notably, some mention "plasmonic" and should be excluded.

[찾아보기 작업]

Piecing together insights

I’m gathering info on accessing cached versions or snippet expansions for specific titles to ensure comprehensive analysis.

[검색 작업]

Pulling together the details

I’m noting the progression from the 2012 European Materials Research Society Spring Meeting to the scientific report, focusing on conference proceedings. This approach helps establish context and relevance.

[검색 작업]

Tracking journal clues

Trying to connect conference proceedings from late 2012 with "Scientific Reports" journal, focusing on plasmonic 2D quasiperiodic materials. This approach feels methodical and precise.

[검색 작업]

Analyzing event details

Noting that the search results [8] include a page likely summarizing the European Materials Research Society 2012 Spring Meeting, including 25 symposia.

[찾아보기 작업]

Piecing together research

I’m examining a likely collection page with 4 articles, considering plasmonic and metamaterial topics, and identifying key references from the European Materials Research Society 2012 Spring Meeting.

[찾아보기 작업]

Pinpointing the focus

I’m focusing on the 2012 conference proceedings in "Scientific Reports" from E-MRS, likely involving topics like "2D quasiperiodic plasmonic crystals" and "Layered plasmonic cloaks to tailor the optical scattering at the nanoscale."

[찾아보기 작업]

Evaluating library sources

Thinking about special issue E-MRS 2012 Sci rep invited paper Monticone and metamaterials lab at News Archives – 2012.

[찾아보기 작업]

Assessing accessibility

I'm gathering info on potential site access issues, considering outdated status or blockages. Also, evaluating the Monticone site for a list reference.

[찾아보기 작업]

Piecing together E-MRS 2012

I'm trying to link "Layered Plasmonic Cloaks" to E-MRS 2012. Considering other possible topics like graphene and catalysis.

[찾아보기 작업]

Identifying relevant topics

I’m gathering info on topics like graphene, photovoltaics, and nanostructured compounds, while excluding plasmonic-related ones. This leads me to focus on nanotechnology aspects more broadly.

[찾아보기 작업]

Adjusting my focus

I’m broadening the search parameters by entering specific site and scholar identifiers to pinpoint articles about 2D quasiperiodic plasmonic crystals in Nature Scientific Reports from 2012.

[검색 작업]

Identifying non-plasmonic possibilities

I'm narrowing down the search to identify articles from the 2012 E-MRS special issue in Scientific Reports. This involves checking titles for non-plasmonic topics, like graphene or functional oxides. Progress is evident through focused searches and exclusion of plasmonic articles.

[검색 작업]

Piecing together clues

I'm analyzing interactions in a graphene superlattice, likely from a Sci Rep article. Considering titles by authors like Padooru, Yakovlev, Chen, and Alu.

[검색 작업]

Piecing together the puzzle

I’m gathering info on E-MRS 2012 Spring Meeting's Sci Rep proceedings, focusing on invited papers, without plasmonic phenomena. Types under review are graphene, catalysis, energy materials, nanomedicine, and sensors.

[검색 작업]

전문가 수준 작업

여러 영역에 걸쳐 전문가 수준 작업을 내부적으로 평가한 결과, 각 분야 전문가는 심층 리서치가 몇 시간이 걸려 직접 처리해야 하는 까다로운 조사 작업을 자동화한다고 평가했습니다. 

통과 비율 vs 최대 도구 호출
통과 비율최대 도구 호출
모델이 더 많이 브라우징하고 그 결과를 더 많이 생각할수록 브라우징 및 사고의 품질이 높아지므로, 모델에게 생각할 시간을 주는 것이 중요합니다.
전문가 수준 작업 예시
작업에 절감한 시간: 4시간

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 TgT_g), a single gas typically exhibits a concave sorption isotherm: uptake rises sublinearly with pressure, unlike the linear Henry’s-law behavior above TgT_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 CC (e.g. in cm³(STP) gas per cm³ polymer) is written as:

C(p)=kDp  +  CHbp1+bp.C(p) = k_D\,p \;+\; \frac{C'_H\,b\,p}{\,1 + b\,p\,}\,.

Here kDk_D is the Henry’s law coefficient for dissolution, CHC'_H is the Langmuir capacity constant (proportional to the polymer’s unrelaxed free-volume or “hole” capacity), and bb 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 CH0C'_H \to 0 as TTgT \to T_g). The same three parameters (kD,CH,bk_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 pA,pBp_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:

Ctot=kD,ApA+kD,BpB  +  CH,AbApA  +  CH,BbBpB1+bApA+bBpB,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 Ci=kD,ipi+CH,ibipi1+jbjpjC_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 kDk_D, CHC'_H, bb 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.

Understanding sorption models

I’m gathering info on pure and mixed-gas sorption in glassy polymers, focusing on the dual-mode sorption model and addressing challenges in modeling predictions.

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Assessing open access

OK, let me see. The result from MDPI on mixed-gas sorption in glassy polymers is probably open access.

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

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Clarifying key properties

I’m examining the lab report to understand Henry's law constant, Langmuir affinity constant, and Langmuir capacity constant, which describe gas sorption.

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Piecing together

I'm working through the possibility that "Equation (3)" and "Equation (4)" might be images or formula displays and considering consulting the PDF or searching for earlier references to understand them better.

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Confirming title relevance

I’m verifying if the document from Freeman and Koros (1980) specifically matches the reference "Model for sorption of mixed gases in glassy polymers" by checking its abstract and title.

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Examining article connections

I noticed that the result from "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" is likely the same MDPI article, and I'm curious to see if it presents the text or a simplified version.

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Gathering info

I'm gathering information about pure and mixed gas sorption in glassy polymers. This is a critical step in understanding the material's behavior under different gas environments.

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Comparing gas sorption

I noticed that carbon dioxide's presence in a mixture affects methane sorption in polymer, reducing methane's sorption compared to a pure gas scenario.

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Linking concepts

I’m thinking through how the term "extended dual mode equation mixture" might relate to dual mode superconducting cable equations. This shows potential for connecting concepts across fields.

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Requesting review details

I'm noting the request to review "Theories of Sorption and Transport in Polymer Membrane."

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Checking PDF link

I’m curious about Result [2] and exploring the snippet, which involves extending a dual-mode sorption model to a binary mixture and expressing concentration of A in terms of partial pressures and constants.

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Predicting sorption behavior

The dual-mode model anticipates that adding a second gas reduces sorption at a constant partial pressure, unlike pure gas scenarios.

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Fetching a PDF

I'm gathering info on a nature.com PDF, possibly an older Yampol'ski article, but thinking about alternative sources like the University of Texas at Austin repository for a text snippet.

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Evaluating repository options

I’ve discovered that the UT repository result might not display correctly. Searching within it is uncertain. Alternatively, result [3] contains a snippet describing the dual mode mixture sorption model, explaining competitive effects and its adequacy in modeling experimental data.

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Refining the focus

I'm adjusting my approach to ensure the search targets the right context.

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Understanding sorption models

I’m detailing the dual-mode sorption model for pure gases: Henry dissolving and Langmuir microvoid filling. For mixed gases, competitive sorption and non-idealities are emphasized.

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Exploring hero.epa.gov

Thinking through hero.epa.gov's potential abstract or content.

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Refining the model

I'm gathering insights on pure and mixed gas sorption, considering factors like competition, plasticization, and parameter stability. Incorporating mixed-gas data for more accurate predictions.

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Addressing dual sorption model challenges

Parameter coupling and non-uniqueness impact predictions. Absence of polymer condition changes might lead to oversights.

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Quantifying deviation

I’m quantifying nonideal CO2-CH4 solubility in 6FDA-mPDA, showing mixed gas effects on solubility. Competitive sorption isn’t the sole cause of permeability selectivity decline.

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Incorporating references

I'm gathering citations, focusing on open-source materials like MDPI 2019 and Vopicka 2014, to support the discussion on differences and challenges in the dual-mode model for gas sorption in polymeric membranes.

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Proposing sections

I'm organizing sections on pure vs mixed-gas sorption, exploring the dual-mode sorption model, and detailing challenges like parameter uncertainty and mixed gas prediction.

Organizing content

I’m focusing on the dual-mode sorption model, detailing pure and mixed-gas sorption behaviors, and highlighting key differences and challenges with bullet points and structured sections for clarity.

[검색 작업]

Choosing citations

OK, let me see. I’m leaning on [3], [20], [22], and [21] for their clear insights into dual-mode sorption and gas mixtures.

Mapping out parameters

I’m piecing together parameter names to avoid confusion. Sticking with (k), (C_H'), and (b) for clarity. The equations for pure gas and mixture are detailed and clearly formatted.

Addressing challenges

I'm tackling multi-solution parameter fits, polymer plasticization, and temporal effects. These intricacies make predicting pure and mixed gas sorption tricky.

Piecing together

I’m structuring sections on sorption differences, the dual-mode model for pure gases, its extension to mixed gases, and the associated challenges. This progression seems logical and effective.

예상 경제적 가치별 전문가 수준의 통과 비율
통과 비율예상 경제적 가치
예상 시간별 전문가 수준의 통과 비율
통과 비율예상 시간
작업의 예상 경제적 가치는 인간이 걸리는 시간보다는 통과 비율과 더 밀접한 상관관계가 있습니다. 모델이 어려워하는 일과 인간이 시간 소요가 크다고 생각하는 일은 서로 다릅니다.

제약사항

심층 리서치는 새로운 가능성을 상당히 열어주지만, 아직 초기 단계이며 한계가 있습니다. 내부 평가에 따르면 기존 ChatGPT 모델보다 현저히 낮은 비율이긴 하지만 응답에서 사실처럼 말하는 환각 현상과 잘못된 추론이 때떄로 발생할 수 있습니다. 권위 있는 정보와 소문을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 현재 신뢰도 보정에서 약점을 보여 불확실성을 정확하게 전달하지 못하는 경우가 많습니다. 실행 시 보고서 및 인용에 사소한 형식 오류가 있을 수 있으며, 작업 시작에 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 이러한 모든 문제들은 사용량이 늘고 시간이 지나면 빠르게 개선될 것으로 예상합니다.

액세스

ChatGPT의 심층 리서치는 현재 매우 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 쿼리 리서치에 걸리는 시간이 길수록 더 많은 추론 컴퓨팅이 필요합니다. 오늘부터 Pro 사용자에게 최적화된 버전으로 시작하며, 월 최대 100개의 쿼리를 제공합니다. Plus 및 Team 사용자에게 다음으로 액세스 권한이 부여되고, 그 다음은 Enterprise 사용자입니다. 현재 영국, 스위스, 유럽 경제 지역의 사용자에게 액세스를 제공하기 위해 노력 중입니다. 

더 빠르고 비용 효율적인 심층 리서치 버전을 출시할 예정이며, 이 버전은 더 작은 모델을 기반으로 하지만 여전히 고품질 결과를 제공하므로 유료 사용자에게는 훨씬 더 높은 사용량을 제공할 예정입니다. 

앞으로 몇 주, 몇 달 동안 기술 인프라를 개선하고, 현재 출시 상황을 면밀히 모니터링하며, 더욱 엄격한 테스트를 진행할 예정입니다. 이는 ChatGPT의 점진적 배포 원칙과 일치합니다. 모든 안전 점검이 출시 기준을 계속 충족한다면, 약 한 달 안에 Plus 사용자에게 심층 리서치 기능을 출시할 것으로 예상합니다.

앞으로 공개될 것들

심층 리서치는 현재 ChatGPT 웹에서 사용할 수 있으며 이달 내에 모바일 및 데스크톱 앱으로 확대될 예정입니다. 현재 심층 리서치는 공개 웹과 업로드된 파일에 액세스할 수 있습니다. 향후에는 구독 기반 또는 내부 리소스로 액세스를 확장하고, 더욱 전문화된 데이터 소스에 연결하여 더욱 향상된 품질의 보다 개인화된 출력을 얻을 수 있습니다.

더 나아가, 우리는 실제 세계의 비동기적 리서치 및 실행을 위해 ChatGPT 내에서 에이전트 경험의 통합을 구상하고 있습니다. 비동기 온라인 조사를 수행할 수 있는 심층 리서치와 실제 작업을 실행할 수 있는 Operator의 결합을 통해 ChatGPT는 사용자를 위해 점점 더 정교한 작업을 수행할 수 있을 것입니다.


2025년 2월 3일, 부록: 심층 리서치를 구동하는 o3 초기 버전에 대해 엄격한 안전 테스트, 준비성 평가 및 거버넌스 검토를 수행했으며, 그 결과 중간(새 창에서 열기) 위험으로 파악되었습니다. 심층 리서치의 웹 브라우징 기능과 관련된 점증적 위험을 더 잘 이해하기 위해 추가적인 안전 테스트도 실시했으며, 새로운 완화 조치를 추가했습니다. 현재의 제한적 출시를 계속해서 철저히 테스트하고 면밀히 모니터링할 것입니다. 액세스를 Plus 사용자에게 확대할 때 시스템 카드에 심층 리서치에 대한 안전 인사이트와 보호 조치를 공유할 예정입니다.

각주

  1. 1

    OpenAI는 온라인상에 이 데이터세트에 대한 실제 정답이 널리 퍼진 것을 파악했고 모델의 공정한 평가를 위해 여러 웹사이트 및 URL을 차단했습니다.

작성

OpenAI

리서치 리드

Isa Fulford 및 Zhiqing Sun

기초 기여자

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

핵심 기여자

리서치

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

배포

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

기여자

리서치

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

+ 그 외 o3와 관련된 모든 기여자

안전 시스템

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

배포

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

리더십

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