Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.
Growth
57 measurements spanning 91 days, net +300. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 19,302–19,709 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 57
Measured (UTC)
Subscribers
Change
6 Nov 2026, 08:15
19,649
-6
4 Nov 2026, 10:26
19,655
-6
3 Nov 2026, 13:16
19,661
+2
2 Nov 2026, 14:10
19,659
+1
1 Nov 2026, 14:58
19,658
-4
30 Oct 2026, 10:19
19,662
+1
29 Oct 2026, 10:17
19,661
+5
28 Oct 2026, 06:38
19,656
-3
27 Oct 2026, 06:58
19,659
+4
26 Oct 2026, 10:04
19,655
+5
25 Oct 2026, 08:55
19,650
+20
24 Oct 2026, 05:29
19,630
-2
23 Oct 2026, 05:59
19,632
+1
22 Oct 2026, 03:37
19,631
+14
20 Oct 2026, 19:28
19,617
-1
19 Oct 2026, 20:37
19,618
+11
18 Oct 2026, 20:46
19,607
-6
17 Oct 2026, 20:45
19,613
+4
16 Oct 2026, 23:48
19,609
+10
16 Oct 2026, 00:05
19,599
first reading
Engagement
24 posts held, back to 20 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 60 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
18.4%
avg views ÷ 19,649 subscribers
Avg views / post
3,610
8 posts measured
Reaction rate
1.79%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
8
of 24 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 3 November 2026
Posts held
24 (20 July 2026 – 3 November 2026)
Views total
28,870
Reactions total
516
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Nov 2026, 03:19 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Video runtime
5m 37s
Average length
24s
Measured directly from 14 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
1,368 reactions across 23 posts, in 21 distinct kinds. The most used accounts for 45.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
615
45.0%
🔥
405
29.6%
👍
107
7.82%
😍
52
3.80%
🎉
46
3.36%
❤🔥
30
2.19%
👏
29
2.12%
🎃
19
1.39%
🏆
15
1.10%
🙏
8
0.585%
💘
6
0.439%
😱
6
0.439%
😈
5
0.365%
⚡
4
0.292%
✍
4
0.292%
🍌
4
0.292%
🐳
3
0.219%
💯
3
0.219%
🤓
3
0.219%
👀
2
0.146%
1 further kind
2
0.146%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 23 of the 24 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 1,368 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 24 most recent posts we hold, published 20 July 2026 to 3 November 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 8 posts held from the last 30 days (0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
Как смотреть 2SUB на большом экране, учить английский и даже не отрывать попу от дивана ⬇️⬇️⬇️
Мы упростили путь самурая максимально: можно лежать на диване, кайфовать от большого экрана и пользоваться всеми инструментами 2SUB в телефоне.
Для этого нужно нажать всего одну кнопку. Вот как это работает:
1️⃣Подключайте устройства через общий Wi-Fi.
2️⃣Если у вас телефон на Android — жмите кнопку «Транслировать на ТV»…
Подборка для тех, кто на Halloween хочет испугаться по-настоящему
В этом списке — только самые мрачные документальные фильмы и сериалы в жанре тру-крайм.
👋 Три попытки ответить на вопрос «Почему люди убивают»
Crazy, Not Insane, 2020
Психиатр Дороти Отноу Льюис всю карьеру изучала убийц. В этом фильме — её воспоминания, архивные записи бесед с преступниками и истоки теории о множественных личностях.
This Is the Zo…
Если вы попробуете это, новые слова отпечатаются в памяти как миленькие👆🏻
Недавно мы говорили, что для понимания сериалов в оригинале нужно знать 3 000 слов. Теперь рассказываем, как их наконец выучить 👆🏻
Просто смотреть сериалы ≠ учить язык. Даже в оригинале!
Исследования показывают, что наше любимое «посмотрю за ночь весь сезон» — почти исключительно развлекательное мероприятие.*
Но есть и хорошие новости! Если добавить к просмотру осмысленность — уровень начинает расти. И не только слова запоминаются — формируется культурный контекст.* То есть идиомы копятся, речевые ситуации запоминаются, социальный и историчес…
Бесит, что в «Избранном» уже чёрт ногу сломит?
Вот бы можно было кино на вечер субботы хранить отдельно от сериалов к обеду. И теперь на 2SUB так можно! Создавайте новые папки:
🟠 в разделе «Избранное»;
🟠 прямо на странице фильма — как обычно жмите кнопку «В избранное» и увидите жизнерадостное розовое «В папку».
И вот сотня фильмов, отложенных на потом, уже не мёртвый груз, а понятные «Учиться здесь», «Смотреть в л…
А вы знаете, кто такой Great Scott?
Точно никто не знает, потому что это восклицание давно плесенью поросло. Док Браун говорит так 15 раз(!) за трилогию «Назад в будущее», а Марти только один — когда оказывается в 1885 году. Он в таких случаях использует более современное «This is heavy». А сейчас тинейджер сказал бы «I’m gagged».
Вот ещё несколько книжных идиом, которые можно заменить на более живые, разговорные а…
✨ Тренировки слов теперь на 2SUB!
Больше не нужно уходить с уютного 2SUB в скучного бота — учите лексику прямо в нашем интерфейсе: на сайте или через мини-апп.
Как это работает:
В основе тренировок — метод интервальных повторений: одно и то же слово будет встречаться в разных упражнениях, пока не закрепится в памяти. О том, что слова пора повторить, сообщит наш бот-напоминалка (если вы ему позволите) и одним нажат…
Что думаете: новый Паук испортился или просто повзрослел?
Фанаты считают, Spider-man: brand new day не похож на другие фильмы этого перезапуска. И вот почему:
1️⃣Если привыкли к масштабным историям, в которых экшен на экшене — здесь этого не много. Эффектные пролёты по городу и красивые боёвки, конечно, остались. Но никакого тебе космоса, сверх-технологий и Мстителей.
2️⃣На этот раз человеку пауку приходится меня…
Как The Sopranos учит нас плохому… английскому!
Призывы «говорить как нейтив» уже сидят у всех в печёнках, поэтому сегодняшний пост — о словах, которые именно нейтивы говорят неправильно. Причём ТАК часто и давно, что это уже стало языковой нормой. Особенно в США и особенно в среде простых работяг, которые занимаются уборкой мусора 😉 (кто не понял отсылку — смотрите The Sopranos!).
🎯 irregardless — в любом случае /…
Совы здесь? 🦉
Если вдруг в разгаре диалога американец спросил вас:
— Are you an owl?
То речь не о вашем биоритме! Сова издаёт звуки, похожие на who = кто. И если в диалоге вы пару-тройку раз переспросили:
— Who? Who?
Собеседник имеет полное право так пошутить! У нас в языке подобное тоже есть:
— Кто? Кто?
— Дед Пихто.
А как спросить человека о биоритме: сова он или жаворонок? Сова тут тоже участвует, но обычно с…
🎬 2SUB: учим язык с двойными субтитрами pinned «Как открыть 2SUB из любой точки мира 🌎 2SUB работает без VPN — и в России, и за границей. Но если вдруг основной адрес не открывается, попробуйте один из официальных альтернативных: • 2sub.movie • 2sub.net • 2sub.pro Это всё один и тот же 2SUB: на каждом…»
Showing the 12 most recent of 24 posts we hold for @movies_2sub. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Posts edited after publishing
@movies_2sub edited 1 post after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
First edit seen
17 August 2026
Most recent edit
17 August 2026
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 6 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“🎬 2SUB: учим язык с двойными субтитрами” (@movies_2sub), 19,649 subscribers as measured 6 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/movies_2sub.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.