已结束

UFC 格斗之夜华金·巴克利迈克·马洛特

2026年10月18日周日 08:00加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿罗杰斯广场
18 天前
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全阵容战卡图

UFC 格斗之夜:华金·巴克利 VS 迈克·马洛特 全阵容战卡
FIGHT CARD

完整战卡、参考指数与预测

外部看好指数、AI 预测和社区选择分别展示,避免把不同口径混为一谈;仅供信息交流,不代表确定结果。

主赛已结束次中量级
迈克·马洛特 获胜击倒/技术击倒第 2 回合 · 2:32
华金·巴克利
华金·巴克利
参考值+110外部看好比例45.7%AI 模型3
迈克·马洛特
迈克·马洛特胜
参考值-130外部看好比例54.3%AI 模型3
外部看好比例+110 / -130

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

华金·巴克利45.7%迈克·马洛特54.3%
GPT更看好 华金·巴克利(54%)
把握一般
华金·巴克利54%迈克·马洛特46%
AI看好的原因

巴克利的有效打击防守率和防摔率更高,臂展优势明显,且职业生涯15次KO,具备改变比赛的重击威胁;官方排名也更高。马洛特近期战绩更好,打击命中率、输出和降服威胁占优,因此胜负接近。马洛特抱摔成功率缺失,双方后台技能评分也未提供,降低判断把握。

更新于
2026年10月8日周四 18:30
AI 把握
把握一般
Claude更看好 迈克·马洛特(55%)
判断较谨慎
华金·巴克利45%迈克·马洛特55%
AI看好的原因

马洛特势头更好。他近8场UFC为7胜1负,并已四连胜,包括第三回合KO伯恩斯、判定胜霍兰德。巴克利则连续两场判定负于乌斯曼和布雷迪。马洛特的打击效率更高,有效打击命中率48.1%对36.4%,每分钟命中4.02对3.62。他的击倒威胁(0.82对0.68/15分钟)和降服威胁(0.65对0.08/15分钟)也更全面,14胜中KO与降服各6场。巴克利的优势在于臂展(193对185.4厘米)、打击防守(59%对56%)和防摔(70%对57%)。他重拳威胁真实,15次KO胜,击倒威胁排名第85百分位。马洛特防摔偏弱,但巴克利抱摔成功率仅16.7%,难以利用这一点。马洛特缺少抱摔成功率数据,且年长两岁,因此把握有限。小幅看好马洛特。

更新于
2026年10月8日周四 18:29
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 华金·巴克利(62%)
把握一般
华金·巴克利62%迈克·马洛特38%
AI看好的原因

巴克利排名第10高于马洛特第13,生涯15次KO,击倒威胁85.4百分位,且防摔70%优于马洛特57%。马洛特打击更准(48.1%)且降服威胁高(0.65/15分钟),但抱摔成功率缺失,雷达不完整。巴克利虽处两连败,但输给乌斯曼、布雷迪两位顶级摔跤手,未被降服;其臂展193cm对马洛特185.4cm有优势。马洛特曾被马格尼KO,下巴存疑,面对巴克利重拳风险大。若马洛特早期抱摔未果,巴克利更可能在中后期KO或判定胜。数据缺失降低把握,仍判巴克利胜。

更新于
2026年10月8日周四 18:29
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
华金·巴克利50%迈克·马洛特50%
已结束女子蝇量级
第 1 场
茉莉·亚苏达维丘斯 获胜一致判定第 3 回合 · 5:00
艾琳·布兰奇菲尔德
艾琳·布兰奇菲尔德
参考值-340外部看好比例74.1%AI 模型3
茉莉·亚苏达维丘斯
茉莉·亚苏达维丘斯胜
参考值+270外部看好比例25.9%AI 模型3
外部看好比例-340 / +270

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

艾琳·布兰奇菲尔德74.1%茉莉·亚苏达维丘斯25.9%
GPT更看好 艾琳·布兰奇菲尔德(74%)
较有把握
艾琳·布兰奇菲尔德74%茉莉·亚苏达维丘斯26%
AI看好的原因

布兰奇菲尔德综合数据占优:近8场7胜、职业战绩14胜2负,排名第4;有效打击量和防守率更高,降服威胁也更突出,且防摔率略胜。亚苏达维丘斯身高臂展更长、抱摔尝试更多,但仅有2次成功、成功率3.2%,年龄也大10岁。她有可靠的降服能力和近期胜绩,仍具威胁。后台技能评分缺失,故判断保留不确定性。

更新于
2026年10月8日周四 18:30
AI 把握
较有把握
Claude更看好 艾琳·布兰奇菲尔德(64%)
把握一般
艾琳·布兰奇菲尔德64%茉莉·亚苏达维丘斯36%
AI看好的原因

布兰奇菲尔德(27岁,排名第4)数据更全面。她每分钟命中5.24次有效打击,对手为3.47次。打击防守59%,对手为52%,防摔78%,降服威胁0.86次/15分钟,均占优,近8场7胜1负。共同对手对比也偏向她:她赢了科尔特斯,亚苏达维丘斯输给对方;她判定负于菲奥罗,亚苏达维丘斯被菲奥罗首回合KO;两人都降服了安德拉德。亚苏达维丘斯(37岁)有体型和臂展优势,地面打击占比25%,近况稳定。不过她的抱摔数据自相矛盾(63次尝试仅成功2次,却有2.63次/15分钟),可信度存疑,同时年龄偏大。布兰奇菲尔德约11个月未出赛。上述两点降低了判断把握。

更新于
2026年10月8日周四 18:30
AI 把握
把握一般
DeepSeek更看好 艾琳·布兰奇菲尔德(73%)
较有把握
艾琳·布兰奇菲尔德73%茉莉·亚苏达维丘斯27%
AI看好的原因

布兰奇菲尔德排名第4,14-2,近8场7-1,年龄27岁;亚苏达维丘斯排名第6,15-4,近8场6-2,年龄37岁。布兰奇菲尔德有效打击量5.24/分钟、打击防守59%、抱摔成功率21.3%、降服威胁0.86/15分钟,均优于对手的3.47、52%、3.2%、0.54。亚苏达维丘斯有身高臂展和2.63次/15分钟抱摔量优势,但63次抱摔仅成功2次,面对布兰奇菲尔德78%防摔和85.3降服威胁,强行摔跤风险很大。共同对手方面:对菲奥罗特,布兰奇菲尔德五回合判定负,亚苏达维丘斯首回合被KO;对科尔特斯,布兰奇菲尔德降服胜,亚苏达维丘斯判定负。预计布兰奇菲尔德通过判定或降服获胜,亚苏达维丘斯需靠笼边控制和力量爆冷。

更新于
2026年10月8日周四 18:30
AI 把握
较有把握
社区选择0 人参与
艾琳·布兰奇菲尔德50%茉莉·亚苏达维丘斯50%
已结束轻量级
第 2 场
Cristian Perez Gonzalez 获胜击倒/技术击倒第 1 回合 · 0:27
凯尔·尼尔森
凯尔·尼尔森
参考值+280外部看好比例25.2%AI 模型3
Cristian Perez Gonzalez
Cristian Perez Gonzalez胜
参考值-360外部看好比例74.8%AI 模型3
外部看好比例+280 / -360

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

凯尔·尼尔森25.2%Cristian Perez Gonzalez74.8%
GPT更看好 凯尔·尼尔森(61%)
把握一般
凯尔·尼尔森61%Cristian Perez Gonzalez39%
AI看好的原因

尼尔森优势在于更完整的履历和近期样本:生涯17胜,所列近8场UFC为4胜3负1平;有效打击命中率和防守率也高于佩雷斯。尼尔森有KO与降服终结能力,但35岁且最近一战首回合遭KO,风险不低。佩雷斯仅有1胜1负的生涯记录、无近期战绩详情;其击倒率和防摔数据亮眼,但样本与抱摔成功率信息有限。综合经验与数据完整性,谨慎倾向尼尔森。

更新于
2026年10月8日周四 18:31
AI 把握
把握一般
Claude更看好 凯尔·尼尔森(58%)
判断较谨慎
凯尔·尼尔森58%Cristian Perez Gonzalez42%
AI看好的原因

尼尔森(17-7-1)经验和样本量明显占优:有效打击3.6/分钟,命中45.8%,打击防守54%,胜利方式覆盖KO、降服和判定,近8场UFC为4胜3负1平。隐忧也很明显:35岁,近三场中两次被首回合KO(其中一次仅24秒),抗击打能力存疑。佩雷斯·冈萨雷斯27岁,击倒威胁(0.79/15分钟,分区约92百分位)、抱摔量和防摔率(88%)数据亮眼,但打击防守仅39%(约8.5百分位),被击打量4.56/分钟。他的样本极小,仅约135次打击尝试;战绩1-1与胜利方式统计不一致,近期赛果、抱摔成功率和简介事实均缺失。因此判断把握较低。综合来看,尼尔森的全面性和经验略占上风,但被对手爆冷KO的风险不低。

更新于
2026年10月8日周四 18:31
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 凯尔·尼尔森(62%)
判断较谨慎
凯尔·尼尔森62%Cristian Perez Gonzalez38%
AI看好的原因

凯尔·尼尔森职业战绩17-7-1,近8场UFC为4-3-1,履历与对手质量远超仅1-1、无近期UFC赛果可查的佩雷斯·冈萨雷斯,且缺少对手的抱摔成功率等数据,其样本仅135次有效打击、10次抱摔尝试,参考价值有限,判断把握因此下修。尼尔森有效打击量3.6/分钟、命中率45.8%,量级雷达打击量65分位,具备一定站立输出与6次KO终结能力,并有BJJ黑带带来的4次降服威胁。风险点在于其打击防守仅54%,近期两次被KO(含24秒告负),而对手击倒威胁高达92.2分位、降服威胁73.2分位、抱摔量77.7分位。不过对手打击防守仅39%(8.5分位)漏洞明显,尼尔森更可能凭经验与更高终结效率取胜。

更新于
2026年10月8日周四 18:30
AI 把握
判断较谨慎
社区选择0 人参与
凯尔·尼尔森50%Cristian Perez Gonzalez50%
已结束中量级
第 3 场
马克-安德烈·巴里奥 获胜击倒/技术击倒第 1 回合 · 4:28
马克-安德烈·巴里奥
马克-安德烈·巴里奥胜
参考值+165外部看好比例36.1%AI 模型3
凯尔·道考斯
凯尔·道考斯
参考值-200外部看好比例63.9%AI 模型3
外部看好比例+165 / -200

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

马克-安德烈·巴里奥36.1%凯尔·道考斯63.9%
GPT更看好 凯尔·道考斯(69%)
把握一般
马克-安德烈·巴里奥31%凯尔·道考斯69%
AI看好的原因

道考斯的优势在于鲜明的降服能力:生涯12场降服胜,降服威胁指标高,且身高、臂展略占优。巴里奥的有效打击量更大、击倒胜更多,但近期8场仅3胜,吸收有效打击较多,抱摔数据也较弱。道考斯近期战绩同样不稳定,且曾遭KO,因此判断并非高把握。缺少官方排名和后台技能评分,进一步限制信心。

更新于
2026年10月8日周四 18:32
AI 把握
把握一般
Claude更看好 凯尔·道考斯(54%)
判断较谨慎
马克-安德烈·巴里奥46%凯尔·道考斯54%
AI看好的原因

道考斯小幅占优,但把握有限。他33岁,比36岁的巴里奥年轻,生涯17-4,降服威胁位列次级别第87.8百分位,12场胜利来自降服(含7次Brabo绞)。他的抱摔量和防摔率(79%)也都更高,并有约5厘米臂展优势。巴里奥近8场3-5,最近两场均输判定,2024年两次被KO,抱摔防守68%,地面应对面临考验。他的有利之处在于高打击量(5.65次/分钟,93.8百分位),而道考斯打击防守仅42%,且曾三次被KO,站立消耗战与重击都可能翻盘。道考斯抱摔成功率仅20.9%,2022至2025年间有长期空窗。巴里奥擅长缠抱打击,但这可能给道考斯制造前绞机会。双方均无排名和后台技能评分,判断把握因此下调。

更新于
2026年10月8日周四 18:32
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 马克-安德烈·巴里奥(62%)
把握一般
马克-安德烈·巴里奥62%凯尔·道考斯38%
AI看好的原因

巴里奥有效打击量5.65/分钟(分区第93.8百分位),打击防守49%;道考斯打击防守仅42%(第22.3百分位),站立对拼中巴里奥的压迫性连击与11次KO胜场是主要优势。道考斯降服威胁高(1.97/15分钟,第87.8百分位),但抱摔成功率仅20.9%,而巴里奥防摔68%,可限制其进入地面。道考斯战绩17-4优于巴里奥17-11,年龄小3岁且臂展更长,但近5场被KO三次的巴里奥同样有被终结风险,道考斯自身也有三次被KO记录。数据缺口:赛事名称与选手不符、无官方排名和手动技能评分,故把握中等。

更新于
2026年10月8日周四 18:31
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
马克-安德烈·巴里奥50%凯尔·道考斯50%
已结束雏量级
第 4 场
蒂米·库安巴 获胜降服第 2 回合 · 2:48
Louis Jourdain
Louis Jourdain
参考值-160外部看好比例59.1%AI 模型3
蒂米·库安巴
蒂米·库安巴胜
参考值+135外部看好比例40.9%AI 模型3
外部看好比例-160 / +135

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

Louis Jourdain59.1%蒂米·库安巴40.9%
GPT更看好 Louis Jourdain(59%)
把握一般
Louis Jourdain59%蒂米·库安巴41%
AI看好的原因

Jourdain 的有效击打量(7.32/分钟)和命中率(49.1%)明显高于 Cuamba,且击倒威胁指标突出;Cuamba 的防守略好,但有效击打输出较低,抱摔成功率也仅5.3%。不过 Jourdain 仅有1场生涯胜利记录,缺少近期赛果与 UFC 选手事实,统计样本与战绩的可比性有限;因此判断倾向 Jourdain,但把握度受限。

更新于
2026年10月8日周四 18:34
AI 把握
把握一般
Claude更看好 Louis Jourdain(56%)
判断较谨慎
Louis Jourdain56%蒂米·库安巴44%
AI看好的原因

Jourdain 的单位数据明显占优:有效打击 7.32 次/分钟,对手为 2.88;命中率 49.1% 对 43.0%;被击中 2.44 次/分钟,对手为 3.72;击倒率 1.41/15 分钟,降服尝试 1.41/15 分钟。Cuamba 防守率略高(56% 对 54%),防摔率也略高(71% 对 67%),但抱摔成功率仅 5.3%,难以靠摔跤改变比赛走向。他近期 UFC 战绩为 2 胜 3 负,最近一战被降服,与 Jourdain 的降服威胁形成不利对位。不过 Jourdain 的数据存在明显问题:生涯记录仅为 1-0-0,胜利方式全部为 0,近期赛果为空,与其累计打击数据相互矛盾。其样本约为一场、10 分钟左右,抱摔数据也有缺失。Cuamba 的样本更大、更可靠。因此本预测仅小幅倾向 Jourdain,把握度较低。

更新于
2026年10月8日周四 18:33
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 Louis Jourdain(60%)
把握一般
Louis Jourdain60%蒂米·库安巴40%
AI看好的原因

路易斯·乔丹(A)仅1-0且无近期UFC记录,样本极小;但现有数据显示极高打击量(7.32/分钟)、49.1%命中率,击倒与降服威胁均处高位。蒂米·库安巴(B)经验更足、有5次KO,但UFC近5场2-3,打击量低(2.88/分钟)、抱摔成功率仅5.3%,且近期被降服。若A的样本非偶然,其高输出可压制B;B需靠重拳或摔跤,但成功率存疑。故略偏向A,低样本与缺失字段降低把握。

更新于
2026年10月8日周四 18:32
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
Louis Jourdain50%蒂米·库安巴50%
已结束轻量级
第 5 场
曼德尔·纳洛 获胜击倒/技术击倒第 2 回合 · 0:47
曼德尔·纳洛
曼德尔·纳洛胜
AI 模型3
GPT更看好 曼德尔·纳洛(67%)
把握一般
曼德尔·纳洛67%内特·兰德维尔33%
AI看好的原因

纳洛的生涯终结能力突出(14胜中8次KO、6次降服),且提供的击倒率、有效打击量与命中率均明显占优;兰德维尔近期8场仅4胜,最近三场均遭KO/TKO,防守数据也偏弱。不过纳洛的UFC近期记录仅有1场,样本有限。双方抱摔成功率缺失,且无官方排名或后台技能评分,故降低把握。

更新于
2026年10月8日周四 18:35
AI 把握
把握一般
Claude更看好 曼德尔·纳洛(58%)
判断较谨慎
曼德尔·纳洛58%内特·兰德维尔42%
AI看好的原因

纳洛战绩14-4,全部胜利来自终结,其中KO 8场、降服6场,首回合终结12次,终结能力突出。他身高和臂展占优,臂展190.5cm对182.9cm。兰德维尔虽然有更丰富的UFC经验,但近况很差:最近三场都被KO/TKO击败,打击防守率51%,每分钟承受5.96次有效打击,抗击打能力明显下滑。他的体重数据为146磅,显示他可能是从更轻级别上调到轻量级,体型劣势会更明显。纳洛的风险同样不小:37岁,UFC样本只有1场,而且首回合被KO;他的打击数据只来自46次命中,可靠性很低。兰德维尔在中后段的消耗和体能上有优势,但考虑到他近期的抗打击表现,以及纳洛的体型和终结火力,判纳洛小幅占优。因样本有限,把握偏低。

更新于
2026年10月8日周四 18:35
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 曼德尔·纳洛(66%)
把握一般
曼德尔·纳洛66%内特·兰德维尔34%
AI看好的原因

依据白名单数据,纳洛生涯14-4且全部胜场为终结(8 KO、6降服,12次首回合终结),八维雷达在有效打击量(99.5)、命中率(94.2)、击倒威胁(99.5)和防摔(96.5)上大幅领先;兰德维尔近8场UFC 4-4且近三场连续被KO,打击防守仅51%,防摔72%。纳洛的射程与早期终结能力更可能主导站立对攻。但纳洛仅1场近期UFC样本且被KO,抱摔成功率缺失、双方无官方排名、手动技能分缺失,赛事标题与选手资料不一致,均降低把握。兰德维尔抱摔/降服威胁更高,若拖入缠斗或消耗战仍有逆转可能。模型仍略偏向纳洛,非高置信。

更新于
2026年10月8日周四 18:34
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
曼德尔·纳洛50%内特·兰德维尔50%
已结束重量级
第 6 场
坦纳·博瑟 获胜击倒/技术击倒第 3 回合 · 4:26
坦纳·博瑟
坦纳·博瑟胜
参考值+170外部看好比例35.5%AI 模型3
乔纳塔·迪尼斯
乔纳塔·迪尼斯
参考值-205外部看好比例64.5%AI 模型3
外部看好比例+170 / -205

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

坦纳·博瑟35.5%乔纳塔·迪尼斯64.5%
GPT更看好 乔纳塔·迪尼斯(65%)
把握一般
坦纳·博瑟35%乔纳塔·迪尼斯65%
AI看好的原因

迪尼斯的体型与臂展优势明显,生涯9胜中7次KO,首回合终结6次,击倒率也高于博瑟,显示更强的爆发终结威胁。博瑟有效打击量与防守略优、经验更丰富,但近期所列8战仅3胜;迪尼斯所列5战3胜。两人均缺抱摔成功率数据,无官方排名或后台技能评分,且近期样本长度不同,因此判断把握有限。

更新于
2026年10月8日周四 18:36
AI 把握
把握一般
Claude更看好 乔纳塔·迪尼斯(60%)
把握一般
坦纳·博瑟40%乔纳塔·迪尼斯60%
AI看好的原因

双方抱摔量均为0,降服威胁均为0,防摔率同为70%,大概率是一场站立打击战。迪尼斯的体型优势明显:登记体重257磅对204.5磅,臂展201.9cm对191.8cm。他的击倒率为0.75/15分钟,博瑟为0.25;命中率56.4%也略高于对手的53.5%。迪尼斯9胜中有7场KO,其中6场在首回合完成,终结力更强。博瑟的有效打击量更高(4.82对3.89/分钟),被击中数更少(3.0对3.62),经验也更丰富,因此在消耗战和判定中有一定机会。但他近8场UFC仅3胜5负,2023至2026年间长期缺赛,复出战第2回合被KO,近期多次KO负,抗击打能力存疑。迪尼斯近期也有一场KO负,样本仅5场。另外,后台技能评分缺失,抱摔成功率缺失,博瑟登记体重可能并非重量级常态,综合降低把握度。

更新于
2026年10月8日周四 18:35
AI 把握
把握一般
DeepSeek更看好 乔纳塔·迪尼斯(58%)
把握一般
坦纳·博瑟42%乔纳塔·迪尼斯58%
AI看好的原因

综合白名单事实,迪尼斯在身体条件、打击效率和击倒威胁上占优:身高193cm、臂展201.9cm、体重257磅,均优于博瑟(188cm/191.8cm/204.5磅);命中率56.4%高于53.5%,每15分钟击倒0.75次高于0.25次,雷达击倒威胁83.8对64.7,且9胜中7次KO、6次首回合终结。博瑟优势在有效打击量4.82对3.89、打击防守58%对57%及更多经验,但近8场3胜5负,近期有被KO/TKO记录,且几乎无抱摔威胁,难以改变站立对攻。迪尼斯也有被KO/TKO记录且一年未赛,故非高把握。模型判迪尼斯略优。

更新于
2026年10月8日周四 18:35
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
坦纳·博瑟50%乔纳塔·迪尼斯50%
已结束中量级
第 7 场
Nick Galanti 获胜降服第 1 回合 · 1:26
朱利安·勒布朗
朱利安·勒布朗
参考值+500外部看好比例16%AI 模型3
Nick Galanti
Nick Galanti胜
参考值-700外部看好比例84%AI 模型3
外部看好比例+500 / -700

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

朱利安·勒布朗16%Nick Galanti84%
GPT更看好 朱利安·勒布朗(67%)
把握一般
朱利安·勒布朗67%Nick Galanti33%
AI看好的原因

勒布朗以10胜3负、4次KO和4次降服胜具备明显更丰富的职业履历;加兰蒂仅有1场胜利记录。加兰蒂的击打效率和击倒指标突出,但样本极小,且缺少近期战绩、身材、排名及防守数据,难以确认其可持续性。勒布朗近期首回合降服告负,且抱摔、防摔数据缺失,因此优势有限,判断把握下调。

更新于
2026年10月8日周四 18:38
AI 把握
把握一般
Claude更看好 朱利安·勒布朗(56%)
判断较谨慎
朱利安·勒布朗56%Nick Galanti44%
AI看好的原因

勒布朗生涯10-3,KO与降服各4胜,终结手段较全面,职业经验明显多于加兰蒂。但他的UFC样本只有1场,且是首回合2:22被降服告负。他的打击量偏低(1.69/分钟),打击防守率46%也偏弱。加兰蒂在数据中生涯仅1-0,平均比赛时长35秒,每15分钟击倒数为25.71,有效打击量13.71/分钟,命中率80%,且主要打击来自地面。这些数字都源于极短的单场样本,代表性很低。另外,他的胜利方式分布全部为0,与1胜的战绩不一致,身高、臂展和防守数据也都缺失。双方都没有排名,也都没有抱摔成功率和防摔数据。综合来看,勒布朗凭经验与终结多样性略占优;加兰蒂更年轻,爆发力指标突出,但可信度不足。由于数据稀缺且存在矛盾,本判断把握较低。

更新于
2026年10月8日周四 18:37
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 朱利安·勒布朗(70%)
把握一般
朱利安·勒布朗70%Nick Galanti30%
AI看好的原因

勒布朗职业战绩10-3,8次终结(4 KO/4降服),UFC经验更丰富;加拉蒂仅1-0,且无UFC近期赛果、无UFC档案事实、无身高臂展数据,其高打击量/命中率/击倒率来自35秒的极小样本,参考价值有限。勒布朗近期被降服告负,打击量低、防守率46%是隐患,但面对样本严重不足的对手,其终结能力和经验仍占优。故判勒布朗胜,但把握中等。

更新于
2026年10月8日周四 19:45
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
朱利安·勒布朗50%Nick Galanti50%
已结束重量级
第 8 场
Joel Faglier 获胜击倒/技术击倒第 2 回合 · 2:11
Javad Mahjoub
Javad Mahjoub
参考值+110外部看好比例45.7%AI 模型3
Joel Faglier
Joel Faglier胜
参考值-130外部看好比例54.3%AI 模型3
外部看好比例+110 / -130

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

Javad Mahjoub45.7%Joel Faglier54.3%
GPT更看好 Joel Faglier(61%)
判断较谨慎
Javad Mahjoub39%Joel Faglier61%
AI看好的原因

Fighter B 以 6-0 对 5-0,且有 3 次降服胜利、2 次 KO,终结方式更丰富;其年龄为 25 岁,低于 A 的 35 岁。A 有柔道黑带及 BJJ 棕带背景,且同样保持不败,仍具明显竞争力。双方近期赛果、累计攻防数据、雷达、技能评分及排名均缺失,身高臂展也未知,因此判断把握有限。

更新于
2026年10月14日周三 06:20
AI 把握
判断较谨慎
Claude更看好 Joel Faglier(53%)
判断较谨慎
Javad Mahjoub47%Joel Faglier53%
AI看好的原因

两人都没有UFC履历,近期比赛记录、雷达指标、攻防数据、身高臂展、排名和技能评分均缺失,因此本判断把握很低。Mahjoub 职业战绩5-0,35岁,柔道黑带、巴西柔术棕带,在Tristar训练。他3次KO、1次降服,4场一回合终结,地面底子扎实。Faglier 职业战绩6-0,业余8-0,仅25岁。他2次KO、3次降服,降服方式多样,同样4场一回合终结,自2024年9月起比赛频率高。年龄差10岁,加上Faglier业余与职业合计比赛场次更多、终结手段更全面,略微倾向他胜出。Mahjoub的柔道摔投与强队训练环境是主要变数。整体接近五五开。

更新于
2026年10月14日周三 06:20
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 Joel Faglier(55%)
判断较谨慎
Javad Mahjoub45%Joel Faglier55%
AI看好的原因

双方均无UFC近期赛果、八维雷达、累计攻防数据、官方排名和身高臂展,判断依据主要来自生涯记录与UFC简介。Faglier为6-0,25岁,2024年转职业,4次首轮终结,2次KO、3次降服,降服手段包括手臂三角、RNC和十字固,业余8-0也显示早期终结能力;Mahjoub为5-0,35岁,柔道黑带、巴西柔术棕带,Tristar团队背景,3次KO、1次降服,首轮终结4次。Mahjoub的柔道和团队环境可能帮助防摔与压制,但年龄大10岁且缺乏可核验打击/摔跤数据。Faglier更年轻、职业经验略多、降服多样性更好,略占优势。因关键数据大量缺失,把握很低。

更新于
2026年10月14日周三 06:20
AI 把握
判断较谨慎
社区选择0 人参与
Javad Mahjoub50%Joel Faglier50%
已结束女子蝇量级
第 9 场
凯特琳·塞尔米纳拉 获胜击倒/技术击倒第 1 回合 · 4:46
凯特琳·塞尔米纳拉
凯特琳·塞尔米纳拉胜
参考值-260外部看好比例68.1%AI 模型3
Mackenzie Stiller
Mackenzie Stiller
参考值+195外部看好比例31.9%AI 模型3
外部看好比例-260 / +195

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

凯特琳·塞尔米纳拉68.1%Mackenzie Stiller31.9%
GPT更看好 凯特琳·塞尔米纳拉(56%)
判断较谨慎
凯特琳·塞尔米纳拉56%Mackenzie Stiller44%
AI看好的原因

塞尔米纳拉有更丰富的职业与可核验比赛数据:有效打击量4.58次/分钟、防守率62%,胜场以判定为主;但她36岁,近期唯一记录为负,防摔率仅50%。斯蒂勒年轻,6胜中5次降服、4次首回合终结,构成明显地面威胁。由于斯蒂勒没有可用的UFC近期战绩或累计技术数据,且塞尔米纳拉的降服防守信息缺失,判断把握较低;仍略看好数据基础更完整的塞尔米纳拉。

更新于
2026年10月14日周三 06:21
AI 把握
判断较谨慎
Claude更看好 凯特琳·塞尔米纳拉(62%)
判断较谨慎
凯特琳·塞尔米纳拉62%Mackenzie Stiller38%
AI看好的原因

塞尔米纳拉战绩18-6,经验丰富,场均有效打击4.58次/分钟,打击防守率62%,在雌性蝇量级中处于较高百分位。她83%的胜利来自判定,擅长依靠站立打击量和距离控制拖入三回合。主要隐患有三点:一是防摔率仅50%,百分位偏低;二是年龄36岁;三是数据中最近一场为2024年3月对巴伯的判定负,可能存在较长休战期。斯蒂勒27岁,战绩6-1,其中5场降服、4次首回合终结,打法为缠斗型,对塞尔米纳拉偏弱的防摔构成真实威胁。但她缺少任何UFC攻防数据、身高与臂展资料,也没有UFC近期赛果,对手强度无法核验。综合来看,老将的经验和站立优势略占上风,但B方数据严重缺失,判断把握有限。

更新于
2026年10月14日周三 06:21
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 凯特琳·塞尔米纳拉(60%)
判断较谨慎
凯特琳·塞尔米纳拉60%Mackenzie Stiller40%
AI看好的原因

塞尔米纳拉是经验丰富的蝇量级老将,生涯18胜6负,其中15场判定胜,有效打击量4.58/分钟,打击防守62.0%(同级别85.9百分位),擅长站立距离控制。她的弱点是命中率34.9%偏低、防摔50.0%(25.3百分位),抱摔与降服威胁均不高。斯蒂勒6胜1负,5场降服胜,83%胜利来自降服且4次首轮终结,地面威胁明显;但她的UFC近期赛果、雷达、累计攻防、身高臂展全部缺失,无法验证其摔跤与降服能否在UFC级别奏效。若斯蒂勒能稳定摔倒对手,比赛会变得危险;但塞尔米纳拉的打击输出、防守和顶级经验更可能让她在站立回合取得判定优势。因B方数据严重不足,降低把握至0.55。

更新于
2026年10月14日周三 06:21
AI 把握
判断较谨慎
社区选择0 人参与
凯特琳·塞尔米纳拉50%Mackenzie Stiller50%
已结束雏量级
第 10 场
史蒂文·科斯洛 获胜降服第 3 回合 · 4:31
查德·安赫利格
查德·安赫利格
参考值+145外部看好比例39.1%AI 模型3
史蒂文·科斯洛
史蒂文·科斯洛胜
参考值-175外部看好比例60.9%AI 模型3
外部看好比例+145 / -175

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

查德·安赫利格39.1%史蒂文·科斯洛60.9%
GPT更看好 史蒂文·科斯洛(64%)
把握一般
查德·安赫利格36%史蒂文·科斯洛64%
AI看好的原因

科斯洛年轻且身材臂展占优,抱摔频率高、成功率55.6%,并有6场降服胜利;安赫利格防摔率仅38%,这构成明显的地面风险。安赫利格的有效打击量、命中率和防守更好,也有KO威胁,若能保持站立有机会取胜。但科斯洛仅有1场近期UFC赛果,且缺少防摔数据;两人排名和后台技能评分均未提供,故判断把握有限。

更新于
2026年10月8日周四 18:42
AI 把握
把握一般
Claude更看好 查德·安赫利格(55%)
判断较谨慎
查德·安赫利格55%史蒂文·科斯洛45%
AI看好的原因

安赫利格(13-8)经验明显更多。站立数据更好:每分钟有效打击3.11次,命中率46.1%,击倒威胁位于本级别81.5百分位,另有3场断头台降服胜。科斯洛(6-1)的6胜全部来自降服,抱摔量(5.28/15分钟)与降服威胁很高,但UFC样本仅1场,共29次打击尝试和9次抱摔尝试,且该场第三回合被TKO。他的打击防守仅40%,每分钟承受3.73次。主要风险在安赫利格:年龄38岁,防摔率仅38%(15百分位),近5场UFC为2胜3负,曾输给缠斗型对手。科斯洛有11.5厘米臂展优势和年龄优势。双方近期都长期缺赛。安赫利格缺抱摔成功率,科斯洛缺防摔率,双方均无排名和技能评分,因此只小幅看好安赫利格,把握偏低。

更新于
2026年10月8日周四 18:41
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 史蒂文·科斯洛(62%)
把握一般
查德·安赫利格38%史蒂文·科斯洛62%
AI看好的原因

科斯洛以抱摔和降服为核心:抱摔量5.28/15分钟(96.9百分位)、成功率55.6%、降服威胁1.06/15分钟(83.4百分位);安赫利格防摔仅38.0%(15.0百分位),且38岁,近期UFC 2胜3负,曾被约翰逊降服。安赫利格打击量3.11、命中率46.1%、击倒威胁81.5百分位,若保持站立有KO机会,科斯洛打击防守仅40%、吸收3.73/分钟。但科斯洛6胜全部降服、6次首回合终结,若抱摔成功大概率控制或降服。科斯洛长期未战且仅1场UFC样本、被KO过,安赫利格有断头台威胁,故降低把握。预测科斯洛降服或判定胜。

更新于
2026年10月8日周四 18:39
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
查德·安赫利格50%史蒂文·科斯洛50%
已结束女子雏量级
第 11 场
切尔西·钱德勒 获胜降服第 1 回合 · 4:52
梅丽莎·克罗登
梅丽莎·克罗登
参考值-365外部看好比例74.1%AI 模型3
切尔西·钱德勒
切尔西·钱德勒胜
参考值+265外部看好比例25.9%AI 模型3
外部看好比例-365 / +265

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

梅丽莎·克罗登74.1%切尔西·钱德勒25.9%
GPT更看好 梅丽莎·克罗登(65%)
把握一般
梅丽莎·克罗登65%切尔西·钱德勒35%
AI看好的原因

克罗登在有效打击量、命中率和防守率上占优,击倒威胁也略高;身高与臂展稍长,并有第14名官方排名。钱德勒近期有首回合降服胜,但累计受击率高、防摔率偏低,面对克罗登的较高抱摔频率存在隐患。克罗登抱摔成功率仅16.7%,所以摔跤优势并非确定;钱德勒该项数据缺失,且双方近期 UFC 样本有限,判断把握需下调。

更新于
2026年10月8日周四 18:42
AI 把握
把握一般
Claude更看好 梅丽莎·克罗登(68%)
把握一般
梅丽莎·克罗登68%切尔西·钱德勒32%
AI看好的原因

克罗登(A)在多项数据上占优。她每分钟有效击打4.27次,承受2.13次,净差约+2.1。钱德勒(B)为3.52对4.27,净差为负。B的打击防守率仅40%(分组百分位3.2),防摔率仅25%(百分位3.6),防守端明显薄弱。A的打击防守59%、防摔67%,击倒威胁百分位85.3,生涯8胜中6场KO。A为官方第14名,UFC战绩2-1。B无排名,近6场UFC为3-3,且2025年曾被KO,但最近一场一回合降服获胜,降服与地面能力仍是翻盘途径。不确定因素:A的UFC样本仅3场,抱摔仅12次尝试成功2次;B缺少抱摔成功率数据,地面威胁难以量化。双方均无技能评分,因此把握度适度下调。

更新于
2026年10月8日周四 18:42
AI 把握
把握一般
DeepSeek更看好 梅丽莎·克罗登(62%)
把握一般
梅丽莎·克罗登62%切尔西·钱德勒38%
AI看好的原因

克罗登(8-3,女子雏量级第14)在八维指标中多数占优:有效打击量4.27/分、命中率47.3%、打击防守59.0%,均高于钱德勒(3.52/分、45.0%、40.0%);钱德勒打击防守仅列同级3.2百分位,每分吸收4.27记重击,是明显漏洞。克罗登生涯8胜中6次KO(75%),击倒威胁85.3百分位,而钱德勒2025年4月被爱德华兹首回合KO,抗打存疑。摔跤端克罗登抱摔量2.02/15分钟、防摔67%,钱德勒防摔仅25%(3.6百分位),克罗登即便抱摔成功率偏低(16.7%)也有较大控场可能。钱德勒的反击点是降服威胁(两胜RNC)与击倒威胁82.7百分位,克罗登防降服数据缺失,需降把握。此外克罗登UFC仅3场、样本小,钱德勒近6场数据更完整。综合判定克罗登以打击与摔跤压制取胜概率更高。

更新于
2026年10月8日周四 18:42
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
梅丽莎·克罗登50%切尔西·钱德勒50%
已结束雏量级
第 12 场
柳秀英 获胜降服第 3 回合 · 4:19
科迪·乔万塞克
科迪·乔万塞克
参考值-130外部看好比例53.3%AI 模型3
柳秀英
柳秀英胜
参考值+102外部看好比例46.7%AI 模型3
外部看好比例-130 / +102

根据双方外部参考值换算并归一化,总计为 100%。

科迪·乔万塞克53.3%柳秀英46.7%
GPT更看好 柳秀英(76%)
把握一般
科迪·乔万塞克24%柳秀英76%
AI看好的原因

柳秀英的生涯战绩为16胜4负,所列近4场UFC赛果为3胜1负,且有KO、降服和判定取胜经历。其有效打击防守率与抱摔量数据较突出,但抱摔成功率很低。乔万塞克身高和臂展占优,击倒威胁指标高;不过生涯仅列1场胜利,缺少近赛、UFC背景及完整抱摔数据,评估不确定性较大。综合履历与可用数据,倾向柳秀英。

更新于
2026年10月8日周四 18:44
AI 把握
把握一般
Claude更看好 柳秀英(60%)
判断较谨慎
科迪·乔万塞克40%柳秀英60%
AI看好的原因

柳秀英生涯16-4,近4场UFC为3胜1负。她连续三场全场判定取胜,说明能稳定完成15分钟比赛。她的打击防守率为69%,位列级别第96百分位,吸收打击仅2.01次/分钟,生涯另有5次降服和3次KO。不过她上一场被降服,抱摔48次仅成功2次,摔跤落地能力存疑。乔万塞克的资料极少:生涯1-0,近期UFC记录为空,胜利方式统计全为0,与战绩不一致。他的累计数据仅约10分钟,击倒率2.95次/15分钟和50%命中率都来自极小样本,波动很大。他有约6厘米臂展和身高优势,防摔率83%,但打击防守率只有52%。综合来看,经验和样本可靠性倾向柳秀英。乔万塞克的数据缺失且存在矛盾,因此整体把握较低。

更新于
2026年10月8日周四 18:43
AI 把握
判断较谨慎
DeepSeek更看好 柳秀英(74%)
把握一般
科迪·乔万塞克26%柳秀英74%
AI看好的原因

柳秀英拥有16胜4负、近期UFC 3胜1负的成熟样本,雷达完整;防打击69%、抱摔量4.26/15分钟、降服威胁0.37/15分钟,显示其更可能通过摔跤压制或降服/判定累积优势。乔万塞克仅1胜0负,UFC近期与档案事实缺失,有效打击样本仅29次,虽击倒威胁百分位99.6且防摔83%,但样本过小、打击防守52%偏低,难以支撑稳定胜势。其KO爆冷可能保留一定概率,但整体证据明显偏向柳秀英。把握中等,因A数据严重不足。

更新于
2026年10月8日周四 18:43
AI 把握
把握一般
社区选择0 人参与
科迪·乔万塞克50%柳秀英50%
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