2 Şubat 2025

Karşınızda derin araştırma

Büyük miktarda çevrimiçi bilgiyi sentezlemek için akıl yürütme kullanan ve senin yerine çok adımlı araştırma görevlerini tamamlayan bir aracı. Pro kullanıcıları bugün kullanmaya başlayabilir, ardından sıra Plus ve Team kullanıcılarına gelecek.

ChatGPT’de dene

Yükleniyor...

10 Şubat 2026 güncellemesi: Artık derin araştırmayı herhangi bir MCP'ye veya uygulamaya bağlayabilir ve web aramalarını güvenilir sitelerle sınırlandırabilirsiniz, böylece doğrulanmış, sektör standardı kaynaklara odaklanabilirsiniz. Ayrıca, ilerlemeyi gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve takip komutları veya yeni kaynaklarla iyileştirmek için müdahale edebilirsiniz. Görsel deneyimi, araştırmanızı baştan sona daha kolay başlatabilmeniz, takip edebilmeniz ve gözden geçirebilmeniz için güncelledik.

17 Temmuz 2025 güncellemesi: ChatGPT ajanı kapsamında görsel tarayıcıya erişim sayesinde derin araştırmalar artık daha da derin ve geniş kapsamlı hale gelebilir. Bu güncellenmiş özelliklere erişmek için oluşturucu menüsündeki açılır menüden "ajan modu"nu seçin ve sorgunuzu doğrudan girin. Orijinal derin araştırma işlevi, araçlar menüsündeki "derin araştırma" seçeneği aracılığıyla kullanılmaya devam etmektedir.

24 Nisan 2025 güncellemesi: Derin araştırmayı ne sıklıkla kullanabileceğinizi önemli ölçüde artırıyoruz—Artık Plus, Team, Enterprise ve Edu kullanıcıları ayda 25 sorgu, Pro kullanıcıları ayda 250 sorgu ve Free kullanıcıları ayda 5 sorgu yapabilir. Bu, yüksek kaliteyi korurken daha düşük maliyetle çalışacak şekilde tasarlanmış, o4-mini sürümünden güç alan derin araştırmanın yeni ve hafif bir sürümü sayesinde mümkün oldu. Tam sürüm için limitinize ulaştığınızda, sorgularınız otomatik olarak hafif sürüme geçer.

25 Şubat 2025 güncellemesi: Artık tüm Plus kullanıcıları derin araştırmayı kullanabilir.

5 Şubat 2025 güncellemesi: Birleşik Krallık, İsviçre ve Avrupa Ekonomik Alanı'ndaki Pro kullanıcıları artık Derin araştırmayı kullanabilir.

Karmaşık görevler için internette çok adımlı araştırma yapan yeni bir aracılı yapay zeka yetkinliği olan derin araştırma artık ChatGPT’de. Bir insanın saatlerini alabilecek araştırmayı dakikalar içinde tamamlayabilir.

OpenAI’ın yeni aracısı derin araştırma senden bağımsız bir şekilde senin için çalışır. Bir istem girdiğinde, ChatGPT bir araştırma analistinin yetkinlik düzeyinde kapsamlı bir rapor hazırlamak için yüzlerce çevrimiçi kaynağı bulur, analiz eder ve sentezler. Yakında çıkaracağımız OpenAI o3 modelinin web taraması ve veri analizi için optimize edilmiş bir sürümünden güç alır. İnternette büyük miktarda metin, görsel ve PDF aramak, yorumlamak, analiz etmek ve karşılaştığı bilgilere göre yön belirlemek için akıl yürütme kullanır.

Bilgiyi sentezleme becerisi yeni bilgi üretmenin ön koşuludur. Bu nedenle, derin araştırma uzun zamandır yeni bilimsel araştırmalar üretebileceğini öngördüğümüz AGI, yani yapay genel zeka geliştirme hedefimiz doğrultusunda önemli bir adım.

Derin araştırmayı neden tasarladık

Derin araştırma finans, bilim, politika ve mühendislik gibi yoğun bilgi gerektiren alanlarda çalışan ve kapsamlı, doğru, güvenilir araştırmalara ihtiyaç duyan kişiler için geliştirildi. Otomobil, beyaz eşya ve mobilya gibi genellikle dikkatli bir araştırma gerektiren satın alımlarda son derece kişiselleştirilmiş öneriler arayan seçici alışveriş yapanlar için de aynı ölçüde yararlı olabilir. Her çıktı, açıkça belirtilmiş alıntılar ve düşünce özeti ile eksiksiz bir şekilde belgelenir ve bu da bilgiye referans vermeyi ve doğrulamayı kolaylaştırır. Çok sayıda web sitesine göz atılmasını gerektiren, hemen akla gelmeyen ve sezgisel olmayan bilgilerin bulunmasında özellikle etkilidir. Derin araştırma karmaşık ve zaman alıcı web araştırmalarını tek bir sorguyla çabucak yaptırmana olanak tanır ve böylece değerli zamanın sana kalır.

Derin araştırma bağımsız bir şekilde web’de tarama yaparak kullanışlı bilgileri bulur, üzerlerinde akıl yürütür ve bunları birleştirir. Bunu başarmak için, ilk akıl yürütme modelimiz olan OpenAI o1'in de temelinde yatan aynı takviyeli öğrenme yöntemlerini kullanarak derin araştırmayı tarayıcı ve Python araç kullanımı gerektiren gerçek dünya görevlerinde eğittik. o1 modeli kodlama, matematik ve diğer teknik alanlarda etkileyici yetkinlikler sergiliyor, ancak gerçek dünya problemlerinin çoğu için çok farklı çevrimiçi kaynaklardan kapsamlı bağlam ve bilgi toplanması gerekir. Derin araştırma bu akıl yürütme yetkinliklerinin üzerine çıkarak aradaki boşluğu kapatır ve böylece insanların işte ve günlük yaşamda karşılaştıkları türden sorunları ele alabilir.

Derin araştırma nasıl kullanılır

ChatGPT’de mesaj kutusunun altında ‘derin araştırmayı’ seç ve sorgunu gir. İster yayın platformları hakkında rekabetçi bir analize, ister en iyi şehir bisikleti hakkında kişiselleştirilmiş bir rapora ihtiyacın olsun, bunu ChatGPT’ye söylemen yeterli. Sorduğun soruya bağlam eklemek için dosyalar veya elektronik tablolar ekleyebilirsin. Çalışmaya başladığında, atılan adımların ve kullanılan kaynakların özetini içeren bir kenar çubuğu görünür.

Derin araştırma web’i derinlemesine taramak için gereken zamanı kullanarak çalışmasını 5 ila 30 dakika içinde tamamlayabilir. Bu arada sen de başka görevler üzerinde çalışabilirsin ve araştırma tamamlandığında bir bildirim alırsın. Çıktının son hali sohbet içinde bir rapor olarak görüntülenir. Önümüzdeki birkaç hafta içinde bu raporlara daha açık olmaları ve bağlamı göstermeleri için gömülü görseller, veri görselleştirmeleri ve diğer analitik çıktılar da ekleyeceğiz.

Derin araştırmayla karşılaştırıldığında, GPT‑4o hem görsel hem de metin içeren gerçek zamanlı konuşmalar için idealdir. Derinlik ve detayların kritik önem taşıdığı çok boyutlu ve uzmanlık gerektiren sorularda, derin araştırma sadece kısa bir özet sunmakla kalmaz, ayrıca her detayı araştırıp kaynak göstererek verdiği yanıtı gerçekten işe yarar, güvenilir bilgiye dönüştürür.

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.

Derin araştırma

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.

Derin araştırma girilen isteme son derece ayrıntılı bir şekilde yanıt veriyor ve kolay referans verme ve karşılaştırma için en gelişmiş 10 ülke ile gelişmekte olan ülkeler sıralamasının ilk 10’una ait ülke bazlı verileri yan yana sunuyor. Bu verilerden yola çıkarak pazara giriş konusunda işe yarar ve iyi düşünülmüş tavsiyeler veriyor.

Nasıl çalışır

Derin araştırma uçtan uca takviyeli öğrenme yoluyla, çok farklı alanlarda zorlu araştırma ve akıl yürütme görevleri kullanılarak eğitildi. Bu eğitim yoluyla, aradığı verilere ulaşmak için gerektiğinde geri dönüp strateji değiştirecek ve gerçek zamanlı bilgilere göre hareket edecek şekilde çok adımlı bir plan hazırlamayı ve uygulamayı öğrendi. Model ayrıca kullanıcının yüklediği dosyaları inceleyebiliyor, python aracıyla grafikler çizip yineleyebiliyor, oluşturduğu grafikleri ve web sitelerinden aldığı görselleri yanıtlarına ekleyebiliyor ve kaynaklarından aldığı belirli cümlelere veya bölümlere doğrudan referans verebiliyor. Bu eğitimin sonucunda, gerçek dünyadan problemlere odaklanan birçok genel testte yeni rekorlara ulaştı.

İnsanlığın Son Sınavı

Yapay zekayı çok çeşitli konularda uzman seviyesinde sorularla test eden Humanity’s Last Exam⁠(yeni bir pencerede açılır), yani İnsanlığın Son Sınavı adlı yeni bir değerlendirmede, derin araştırmanın temelinde yatan model %26,6 doğrulukla yeni bir rekor kırdı. Bu test dilbilimden roket bilimine, klasik eserlerden ekolojiye kadar 100’den fazla alanda 3000’in üzerinde çoktan seçmeli ve kısa yanıtlı sorudan oluşuyor. OpenAI o1 ile karşılaştırıldığında, en büyük ilerlemeler kimya, insani ve sosyal bilimler ve matematik alanlarında görüldü. Derin araştırmanın temelinde yatan model, gerektiğinde uzmanlaşmış bilgiyi etkili bir biçimde bularak insan benzeri bir yaklaşım ortaya koydu.

Model	Doğruluk (%)
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 (medium)*	10,5
OpenAI o3-mini (high)*	13,0
OpenAI derin araştırma**	26,6

* Model çok modlu değildir, sadece metin tabanlı alt kümeye göre değerlendirilmiştir.

*gezinme ve python araçlarıyla

GAIA

Gerçek dünya hakkında sorularla yapay zekayı test eden GAIA⁠(yeni bir pencerede açılır)¹ adlı genel kıyaslamada, derin araştırmanın temelinde yatan model en yüksek performansı (SOTA) göstererek dış sıralamanın⁠(yeni bir pencerede açılır) zirvesine oturdu. Üç farklı zorluk düzeyinde kapsamlı sorular içeren bu görevleri başarıyla tamamlamak için akıl yürütme, farklı medyalarda akıcılık, web’de gezinme ve araç kullanma becerisi gibi yetkinlikler gerekiyor.

GAIA
	1. Seviye	2. Seviye	3. Seviye	Ort.
Önceki SOTA(yeni bir pencerede açılır)	67,92	67,44	42,31	63,64
Deep Research (pass@1)	74,29	69,06	47,6	67,36
Deep Research (cons@64)	78,66	73,21	58,03	72,57

GAIA görev örnekleri

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.

[arama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

Reflecting on potential issues

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

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

Pinpointing key features

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

[tarama eylemi]

Piecing together insights

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

[arama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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."

[tarama eylemi]

Evaluating library sources

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

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[arama eylemi]

Uzmanlık Gerektiren Görevler

Alanlarında uzman isimler, farklı konularda uzmanlık gerektiren görevlerle ilgili yapılan bir iç değerlendirmede derin araştırmanın normalde saatler sürecek el emeği gerektiren zorlu soruşturmaları otomatikleştirdiğini belirtti.

Başarı Oranı ile Maks Araç Çağrısı İlişkisi

Model tarama yaptıkça ve taradığı şeyler hakkında düşündükçe bu konudaki performansı artar, bu yüzden ona düşünmek için zaman tanımak önemlidir.

Uzmanlık gerektiren görev örnekleri

Görevde kazanılan zaman: 4 saat

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.

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.

[arama eylemi]

Assessing open access

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

[tarama eylemi]

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

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

Requesting review details

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

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

Predicting sorption behavior

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

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

Refining the focus

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

[arama eylemi]

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.

[arama eylemi]

Exploring hero.epa.gov

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

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

Addressing dual sorption model challenges

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

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[tarama eylemi]

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.

[arama eylemi]

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.

Tahmini Ekonomik Değerine Göre Uzmanlık Gerektiren Görevlerde Başarı Oranı

Tahmini Saate Göre Uzmanlık Gerektiren Görevlerde Başarı Oranı

Bir görevin tahmini ekonomik değeri, bir insanın bu görev için harcayacağı saatten ziyade başarı oranıyla ilintilidir. Modellerin zorlandığı şeyler, insanların zaman alıcı bulduğu şeylerden farklıdır.

Sınırlamalar

Derin araştırma pek çok yeni yetkinliğin kapısını aralıyor, ancak hâlâ gelişiminin erken aşamalarında ve bazı sınırlamalara tabi. Yapılan iç testlere göre, önceki ChatGPT modellerine kıyasla çok daha az oranda olsa bile bazen hatalı çıkarımlar yapabiliyor veya hayali olgular üretebiliyor. Bazen güvenilir bilgiyle söylentileri ayırt etmekte zorlanabiliyor. Şu an için güvenilirlik kalibrasyonu konusunda zaaf gösteriyor ve belirsizlik durumunu genellikle doğru bir şekilde aktaramıyor. Lansman aşamasında, raporlarda ve verdiği referanslarda ufak biçimlendirme hataları olabilir ve görevlere başlaması beklenenden uzun sürebilir. Tüm bu sorunların zaman geçtikçe daha fazla kullanımla hızla düzelmesini bekliyoruz.

Erişim

ChatGPT’nin derin araştırma özelliği şu anda çok yüksek bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyuyor. Bir sorguyu araştırmak ne kadar uzun sürerse, o kadar fazla çıkarım bilgi işlem gücü gerekir. Bugün, ayda 100 adede kadar sorguyla Pro kullanıcıları için optimize edilmiş bir sürümle başlıyoruz. Sırada Plus ve Team kullanıcıları var ve onların ardından Enterprise gelecek. Birleşik Krallık, İsviçre ve Avrupa Ekonomik Alanı’ndaki kullanıcılara erişim sağlamak için çalışmalarımıza devam ediyoruz.

Tüm ücretli kullanıcılar çok yakında daha hızlı ve maliyet açısından daha verimli bir sürümün sunulmasıyla birlikte belirgin ölçüde artırılmış sorgu limitlerine erişebilecek. Bu yeni derin araştırma sürümü daha küçük bir modelden güç almasına rağmen yüksek kaliteli sonuçlar üretmeye devam edecek.

Önümüzdeki haftalarda ve aylarda hem teknik altyapıyı güçlendireceğiz, hem de bu sürümü yakından takip edecek ve daha titiz testler yürüteceğiz. Bu yaklaşım da yinelemeli dağıtım ilkemizle örtüşüyor. Tüm güvenlik kontrolleri lansman standartlarımızı karşılamaya devam ederse, derin araştırmayı yaklaşık bir ay içinde Plus kullanıcılarına sunmayı öngörüyoruz.

Sırada ne var

Derin araştırma bugün ChatGPT web üzerinde kullanıma sunuldu ve bu ay içinde mobil ve masaüstü uygulamalarına da gelecek. Derin araştırma şu anda açık web’e ve yüklenen dosyalara erişebiliyor. Gelecekte daha özelleştirilmiş veri kaynaklarına bağlanarak abonelik tabanlı veya kurum içi kaynaklara da erişebilecek ve bu sayede alınan çıktılar çok daha kapsamlı ve kişiselleştirilmiş olacak.

İlerleyen dönemde, gerçek dünya araştırmaları ve uygulamaları için eş zamansız çalışan aracılı deneyimleri ChatGPT’ye taşımayı hedefliyoruz. Eş zamansız çevrimiçi soruşturma yapabilen derin araştırma ile gerçek dünyada eyleme geçebilen Operator bir araya geldiğinde ChatGPT çok daha karmaşık görevleri yürütebilecek.

3 Şubat 2025 eki: Derin araştırmanın temelinde yatan o3 modelinin önceki sürümü üzerinde kapsamlı güvenlik testleri, hazırlıklı olma kontrolleri ve yönetişim değerlendirmeleri yaptık ve bu sürümün Orta⁠(yeni bir pencerede açılır) riskli olduğu sonucuna ulaştık. Derin araştırmanın web’de gezinme becerisiyle birlikte artan riskleri daha iyi anlamak için ekstra güvenlik testleri yürüttük ve bu riskleri azaltacak yeni önlemler aldık. Mevcut sınırlı sürümü kapsamlı bir şekilde test etmeye ve yakından izlemeye devam edeceğiz. Erişimi Plus kullanıcılarına genişlettiğimizde, derin araştırmayla ilgili güvenlik bulgularımızı ve aldığımız önlemleri bir sistem kartında açıklayacağız.

Dipnotlar

1
Bu veri setine ilişkin kesin referans yanıtların çevrimiçi ortamda yaygın bir şekilde sızdırıldığını tespit ettik ve bu doğrultuda, modelin adil bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak için çeşitli web sitelerini veya URL'leri engelledik.

Yazarlar

OpenAI

Araştırma Lideri

Isa Fulford, Zhiqing Sun

Kurulma Aşamasında Katkıda Bulunanlar

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

Temel Araştırmalara Katkıda Bulunanlar

Araştırma

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

Kullanıma Sokma

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

Katkıda bulunanlar

Araştırma

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

ve o3'e katkıda bulunan herkes.

Güvenlik Sistemleri

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

Kullanıma Sokma

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

Liderlik Ekibi

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