
Swainvs Pantheon
Swain vs Pantheon ist a decisive Matchup in LoL Patch 26.11. Swain gewinnt mit einer 56.0% Winrate (+11.9%) gegen Pantheon basierend auf 84 Spielen. Swain holds the advantage in both the early and late game. Unten findest du den besten Swain Build, Runen, Laning-Statistiken und Strategien für das Swain vs Pantheon Matchup.
Swain Matchup-Analyse
Verwende das Dropdown-Menü, um einen Gegner auszuwählen und eine detaillierte Analyse zu sehen, wie Swain gegen ihn abschneidet. Du erhältst Kopf-an-Kopf-Winrates, Laning-Statistiken, den besten Build und die besten Runen für das Matchup sowie eine Früh- vs. Spätspiel-Analyse — alles basierend auf echten Ranked-Daten.
Wer gewinnt das Swain vs Pantheon Matchup?

Swain vs Pantheon Matchup-Zusammenfassung
Das Swain vs Pantheon Matchup ist ein entscheidendes Matchup im League of Legends Ranked-Spiel. Basierend auf 84 kürzlich analysierten Spielen gewinnt Swain mit einer 56.0% Gewinnrate im Vergleich zu Pantheons 44.0%, was Swain einen 11.9 Prozentpunkt-Vorteil gibt. Swain dominiert in jeder Phase — von der frühen Lane bis zu Spätspiel-Teamkämpfen. Dieser konstante Vorteil macht es für Pantheon-Spieler schwierig, günstige Fenster zu finden, daher sind teamabhängige Strategien und das Vermeiden von Solo-Konfrontationen unerlässlich. Die signifikanteste statistische Lücke ist bei Crowd Control, wo Swain mit 1.0s CC/min führt — ein Unterschied, der das Ergebnis von Trades und Scharmützeln stark beeinflusst. Swain-Spieler können selbstbewusst gegen Pantheon picken und ab Level 1 aggressiv spielen. Versuchen Sie, früh durch günstige Trades Lane-Dominanz zu etablieren und Pantheon von CS fernzuhalten. Das Verständnis dieser Matchup-Dynamiken ist entscheidend für Champion-Select-Entscheidungen und die In-Game-Strategie bei diesem Lane-Gegner.
Swain vs Pantheon Lane-Phasen-Analyse
Swain ist während der Lane-Phase gegen Pantheon bevorzugt und gewinnt 4 von 5 wichtigen Statistik-Kategorien. Swain hat Vorteile bei Farmen, Schaden, Crowd Control und Ausdauer, was sie zum stärkeren Laner in diesem Matchup macht.
Best Swain Build Against Pantheon
Zaubererschuhe ist die optimale Stiefel-Wahl gegen Pantheon und bietet die Mobilität und Stats, die Swain in diesem Matchup am meisten braucht. Die leistungsstärksten Kern-Items für Swain gegen Pantheon sind Liandrys Qual, Bösartigkeit und Rylais Kristallzepter. Diese Kombination gibt Swain eine effektive Balance aus Schaden, Überlebensfähigkeit und Nutzen für das Matchup. Dieser Build performt außergewöhnlich gut mit einer 100.0% Gewinnrate über 3 Spiele — weit über dem Durchschnitt und macht ihn zum Top-Item-Pfad gegen Pantheon. Anpassungen können je nach Team-Zusammensetzungen und Spielstand nötig sein, aber dieser Build bietet das stärkste Fundament für das Swain vs Pantheon Matchup.
Early Game vs Late Game
Swain dominiert das Frühspiel (erste 15 Minuten) mit einer kommandierenden 58.1% Gewinnrate — ein 16.1 Prozentpunkt-Vorsprung vor Pantheon. Dieses einseitige Frühspiel bedeutet, dass Swain das Tempo der Lane ab Level 1 diktieren kann, Trades, Wellenzustand und Fluss-Priorität kontrollierend.
Swain ist im Spätspiel (25+ Minuten) weit überlegen mit einer 54.7% Gewinnrate — 9.4 Punkte über Pantheon. Verlängerte Spiele bevorzugen stark Swain, deren Kit und Skalierung sie zu einer dominanten Kraft in Teamkämpfen und Objektiv-Kontrolle machen.
Swain hält den Vorteil in jeder Spielphase und macht dies zu einem durchgehend günstigen Matchup von der Lane bis zu Spätspiel-Teamkämpfen. Pantheon-Spieler sollten nach Outplays, teamabhängigen Strategien und Picks suchen, statt sich auf Skalierung zu verlassen, um dieses Matchup zu gewinnen.
Best Swain Runes Against Pantheon
Das Spielen von Präzision primär mit Entschlossenheit sekundär erlaubt Swain, ihren Vorteil gegen Pantheon auszunutzen und die Stärken zu verstärken, die dieses Matchup günstig machen.
Swain Matchup-Daten fur League of Legends Patch 26.11. Die Tabelle unten zeigt Swains Siegesrate, Golddifferenz und Leistungsstatistiken gegen jeden Champion in der aktuellen Meta. Klicke auf einen Championnamen, um eine detaillierte Gegenuberstellung zu sehen, einschliesslich des besten Swain Builds, Runen, Laning-Statistiken und Fruhe- vs. Spate-Spielanalyse fur dieses spezifische Matchup.
Gegner | Siegesrate | Spiele | CS/min | Schaden/Min | Gold/Spiel | Fruhe SR | Spate SR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 45.15% | 237 | 2.0 | 657 | 9,786 | 45.2% | 45.1% | |
| 49.12% | 228 | 2.3 | 676 | 10,006 | 46.4% | 51.7% | |
| 60.84% | 166 | 1.8 | 770 | 9,842 | 70.4% | 51.8% | |
| 54.66% | 161 | 1.7 | 745 | 9,169 | 57.9% | 51.8% | |
| 63.13% | 160 | 1.9 | 824 | 10,248 | 62.5% | 63.8% | |
| 48.34% | 151 | 2.1 | 674 | 9,575 | 50.8% | 46.7% | |
| 45.77% | 142 | 3.0 | 750 | 10,946 | 43.4% | 47.2% | |
| 44.63% | 121 | 2.3 | 750 | 10,358 | 47.2% | 42.6% | |
| 52.38% | 105 | 1.8 | 674 | 9,159 | 45.6% | 60.4% | |
| 44.33% | 97 | 2.3 | 670 | 9,848 | 43.8% | 44.9% | |
| 50.00% | 96 | 5.9 | 857 | 12,381 | 47.5% | 51.8% | |
| 44.09% | 93 | 1.8 | 640 | 8,647 | 40.8% | 47.7% | |
| 58.70% | 92 | 5.1 | 875 | 12,107 | 60.4% | 56.8% | |
| 55.95% | 84 | 2.5 | 805 | 10,795 | 58.1% | 54.7% | |
| 53.66% | 82 | 6.0 | 1,048 | 13,238 | 63.0% | 49.1% | |
| 55.56% | 81 | 1.9 | 884 | 9,301 | 53.9% | 57.1% | |
| 59.74% | 77 | 6.0 | 929 | 12,205 | 74.3% | 47.6% | |
| 51.35% | 74 | 5.9 | 912 | 11,782 | 58.8% | 45.0% | |
| 54.05% | 74 | 1.8 | 781 | 9,663 | 59.0% | 48.6% | |
| 54.79% | 73 | 3.0 | 692 | 10,424 | 61.3% | 50.0% | |
| 54.79% | 73 | 5.5 | 896 | 12,700 | 62.1% | 50.0% | |
| 54.17% | 72 | 3.1 | 784 | 10,619 | 58.6% | 51.2% | |
| 33.33% | 72 | 1.7 | 630 | 9,578 | 44.4% | 26.7% | |
| 46.15% | 65 | 1.7 | 729 | 9,202 | 66.7% | 28.6% | |
| 46.88% | 64 | 1.8 | 716 | 10,191 | 30.4% | 56.1% | |
| 59.68% | 62 | 5.4 | 881 | 11,666 | 67.9% | 52.9% | |
| 56.45% | 62 | 1.8 | 851 | 10,103 | 77.4% | 35.5% | |
| 52.46% | 61 | 1.8 | 742 | 11,198 | 40.0% | 61.1% | |
| 47.54% | 61 | 1.6 | 687 | 9,137 | 37.5% | 58.6% | |
| 60.00% | 60 | 5.0 | 792 | 11,352 | 56.5% | 62.2% | |
| 51.67% | 60 | 1.7 | 664 | 10,177 | 55.6% | 50.0% | |
| 47.37% | 57 | 1.9 | 643 | 10,211 | 52.6% | 44.7% | |
| 51.79% | 56 | 5.8 | 912 | 11,210 | 60.0% | 45.2% | |
| 47.27% | 55 | 6.2 | 1,009 | 11,852 | 45.8% | 48.4% | |
| 46.30% | 54 | 4.7 | 954 | 10,129 | 43.3% | 50.0% | |
| 46.30% | 54 | 2.5 | 837 | 11,216 | 50.0% | 44.4% | |
| 53.85% | 52 | 1.9 | 616 | 10,562 | 52.4% | 54.8% | |
| 44.23% | 52 | 1.8 | 856 | 9,637 | 54.2% | 35.7% | |
| 55.77% | 52 | 1.8 | 732 | 9,467 | 42.1% | 63.6% | |
| 32.00% | 50 | 5.9 | 842 | 10,853 | 16.7% | 40.6% | |
| 42.86% | 49 | 5.9 | 883 | 12,597 | 38.9% | 45.2% | |
| 54.17% | 48 | 5.9 | 807 | 10,932 | 59.1% | 50.0% | |
| 45.83% | 48 | 2.0 | 816 | 9,579 | 54.5% | 38.5% | |
| 51.06% | 47 | 2.0 | 719 | 9,490 | 72.7% | 32.0% | |
| 50.00% | 46 | 6.2 | 881 | 12,760 | 52.6% | 48.1% | |
| 58.14% | 43 | 5.3 | 866 | 11,035 | 50.0% | 66.7% | |
| 53.49% | 43 | 5.7 | 794 | 10,307 | 54.5% | 52.4% | |
| 47.62% | 42 | 5.0 | 828 | 10,902 | 38.9% | 54.2% | |
| 60.00% | 40 | 5.7 | 993 | 11,838 | 44.4% | 72.7% | |
| 54.29% | 35 | 6.5 | 836 | 11,192 | 44.4% | 64.7% | |
| 45.71% | 35 | 1.8 | 646 | 9,594 | 69.2% | 31.8% | |
| 39.39% | 33 | 4.6 | 919 | 11,034 | 60.0% | 30.4% | |
| 46.88% | 32 | 5.9 | 997 | 12,173 | 52.4% | 36.4% | |
| 29.03% | 31 | 1.7 | 800 | 8,923 | 26.7% | 31.3% | |
| 33.33% | 30 | 5.8 | 762 | 11,517 | 33.3% | 33.3% | |
| 56.67% | 30 | 5.7 | 969 | 12,296 | 42.9% | 60.9% | |
| 56.67% | 30 | 5.5 | 978 | 11,137 | 50.0% | 61.1% | |
| 56.67% | 30 | 2.1 | 763 | 9,568 | 50.0% | 61.1% | |
| 51.72% | 29 | 5.7 | 971 | 12,429 | 70.0% | 42.1% | |
| 53.57% | 28 | 6.3 | 760 | 10,435 | 35.7% | 71.4% | |
| 53.57% | 28 | 4.7 | 910 | 11,817 | 62.5% | 41.7% | |
| 46.43% | 28 | 5.3 | 1,046 | 11,933 | 36.4% | 52.9% | |
| 34.62% | 26 | 5.7 | 891 | 12,452 | 33.3% | 35.7% | |
| 72.00% | 25 | 6.0 | 946 | 11,973 | 69.2% | 75.0% | |
| 60.00% | 25 | 5.5 | 759 | 9,163 | 53.9% | 66.7% | |
| 56.00% | 25 | 6.1 | 950 | 13,153 | 44.4% | 62.5% | |
| 33.33% | 24 | 6.0 | 968 | 11,947 | 37.5% | 31.3% | |
| 58.33% | 24 | 2.1 | 733 | 11,523 | 55.6% | 60.0% | |
| 33.33% | 24 | 6.5 | 806 | 9,749 | 30.8% | 36.4% | |
| 45.83% | 24 | 5.6 | 870 | 9,034 | 42.9% | 50.0% | |
| 60.87% | 23 | 6.6 | 884 | 12,858 | 76.9% | 40.0% | |
| 56.52% | 23 | 5.6 | 886 | 9,684 | 57.1% | 55.6% | |
| 34.78% | 23 | 4.1 | 1,057 | 10,124 | 40.0% | 30.8% | |
| 54.55% | 22 | 4.6 | 943 | 11,045 | 60.0% | 42.9% | |
| 54.55% | 22 | 5.6 | 792 | 11,489 | 83.3% | 43.8% | |
| 77.27% | 22 | 2.0 | 777 | 10,115 | 75.0% | 78.6% | |
| 59.09% | 22 | 4.2 | 807 | 11,666 | 50.0% | 64.3% | |
| 47.62% | 21 | 6.0 | 896 | 13,025 | 55.6% | 41.7% | |
| 52.38% | 21 | 3.6 | 687 | 9,781 | 33.3% | 60.0% | |
| 47.62% | 21 | 6.1 | 1,200 | 11,161 | 58.3% | 33.3% | |
| 52.38% | 21 | 4.2 | 824 | 9,501 | 41.7% | 66.7% | |
| 66.67% | 21 | 5.6 | 972 | 11,396 | 72.7% | 60.0% | |
| 65.00% | 20 | 5.5 | 918 | 10,373 | 70.0% | 60.0% | |
| 57.89% | 19 | 6.1 | 803 | 13,000 | 57.1% | 58.3% | |
| 31.58% | 19 | 4.9 | 904 | 10,867 | 50.0% | 23.1% | |
| 52.94% | 17 | 6.5 | 1,102 | 14,560 | 75.0% | 46.1% | |
| 35.29% | 17 | 5.6 | 656 | 10,742 | 55.6% | 12.5% | |
| 68.75% | 16 | 6.6 | 968 | 11,303 | 75.0% | 62.5% | |
| 66.67% | 15 | 6.6 | 825 | 12,639 | 71.4% | 62.5% | |
| 60.00% | 15 | 5.3 | 907 | 11,206 | 57.1% | 62.5% | |
| 26.67% | 15 | 1.8 | 665 | 9,056 | 50.0% | 11.1% | |
| 73.33% | 15 | 5.0 | 1,007 | 10,962 | 100.0% | 63.6% | |
| 53.33% | 15 | 4.9 | 842 | 10,936 | 50.0% | 55.6% | |
| 46.67% | 15 | 6.1 | 835 | 10,996 | 44.4% | 50.0% | |
| 66.67% | 15 | 6.4 | 942 | 11,361 | 85.7% | 50.0% | |
| 46.67% | 15 | 6.1 | 669 | 9,152 | 33.3% | 66.7% | |
| 57.14% | 14 | 5.9 | 1,056 | 12,331 | 40.0% | 66.7% | |
| 35.71% | 14 | 5.8 | 899 | 10,571 | 40.0% | 33.3% | |
| 28.57% | 14 | 5.4 | 732 | 10,219 | 0.0% | 40.0% | |
| 42.86% | 14 | 5.6 | 925 | 12,286 | 50.0% | 40.0% | |
| 38.46% | 13 | 5.3 | 756 | 9,810 | 20.0% | 50.0% | |
| 84.62% | 13 | 5.7 | 1,111 | 10,308 | 100.0% | 71.4% | |
| 23.08% | 13 | 6.0 | 977 | 12,689 | 40.0% | 12.5% | |
| 61.54% | 13 | 6.7 | 855 | 7,143 | 66.7% | 50.0% | |
| 46.15% | 13 | 5.8 | 796 | 11,258 | 66.7% | 28.6% | |
| 69.23% | 13 | 5.8 | 803 | 11,675 | 71.4% | 66.7% | |
| 58.33% | 12 | 5.7 | 1,036 | 11,304 | 100.0% | 37.5% | |
| 58.33% | 12 | 5.6 | 919 | 8,999 | 57.1% | 60.0% | |
| 36.36% | 11 | 6.1 | 1,004 | 12,665 | 50.0% | 33.3% | |
| 54.55% | 11 | 5.7 | 1,008 | 12,544 | 50.0% | 57.1% | |
| 54.55% | 11 | 4.5 | 882 | 10,298 | 83.3% | 20.0% | |
| 27.27% | 11 | 5.0 | 865 | 10,399 | 50.0% | 14.3% | |
| 30.00% | 10 | 4.9 | 930 | 12,519 | 0.0% | 37.5% | |
| 50.00% | 10 | 6.0 | 879 | 10,082 | 20.0% | 80.0% | |
| 30.00% | 10 | 3.8 | 654 | 9,889 | 20.0% | 40.0% | |
| 60.00% | 10 | 5.6 | 990 | 12,037 | 60.0% | 60.0% | |
| 60.00% | 10 | 6.2 | 787 | 10,266 | 60.0% | 60.0% | |
| 70.00% | 10 | 2.5 | 912 | 10,807 | 83.3% | 50.0% | |
| 40.00% | 10 | 6.4 | 1,125 | 12,227 | 25.0% | 50.0% | |
| 70.00% | 10 | 5.1 | 895 | 9,897 | 57.1% | 100.0% | |
| 20.00% | 10 | 5.9 | 707 | 10,047 | 0.0% | 40.0% | |
| 66.67% | 9 | 5.8 | 876 | 10,491 | 50.0% | 80.0% | |
| 33.33% | 9 | 5.9 | 873 | 10,865 | 50.0% | 20.0% | |
| 55.56% | 9 | 6.4 | 1,089 | 13,619 | 50.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 9 | 1.7 | 731 | 11,944 | 0.0% | 50.0% | |
| 22.22% | 9 | 1.8 | 661 | 8,244 | 25.0% | 20.0% | |
| 55.56% | 9 | 5.6 | 928 | 11,608 | 100.0% | 50.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.9 | 1,252 | 9,586 | 20.0% | 75.0% | |
| 50.00% | 8 | 6.4 | 822 | 11,683 | 50.0% | 50.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.6 | 798 | 9,870 | 50.0% | 33.3% | |
| 71.43% | 7 | 5.9 | 853 | 11,833 | 33.3% | 100.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.7 | 778 | 9,831 | 33.3% | 100.0% | |
| 66.67% | 6 | 6.9 | 1,134 | 11,590 | 100.0% | 33.3% | |
| 83.33% | 6 | 1.9 | 641 | 10,907 | 100.0% | 75.0% | |
| 33.33% | 6 | 5.5 | 911 | 12,990 | 0.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 3.5 | 853 | 10,946 | 33.3% | 33.3% | |
| 50.00% | 6 | 6.8 | 770 | 9,475 | 50.0% | 50.0% | |
| 80.00% | 5 | 5.2 | 814 | 9,823 | 75.0% | 100.0% | |
| 100.00% | 5 | 5.9 | 776 | 13,000 | 100.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.1 | 856 | 10,501 | 33.3% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 1.8 | 833 | 12,008 | 0.0% | 75.0% | |
Help us maintain accuracy! If you notice incorrect stats, missing data, or any issues, your feedback directly improves the quality of our data for the entire community.
Swain vs Pantheon - Häufig gestellte Fragen
Wie schlagt sich Swain gegen Pantheon in League of Legends?
Swain gewinnt das Swain vs Pantheon Matchup mit einer 56.0% Siegesrate gegenuber Pantheons 44.0%, ein Unterschied von 11.9 Prozentpunkten. Diese Daten basieren auf 84 aktuellen Ranked-Spielen in Patch 26.11.
Wie schlagt sich Swain gegen Pantheon im fruhen Spiel?
Im fruhen Spiel hat Swain den Vorteil gegen Pantheon mit einer 58.1% Siegesrate gegenuber 41.9%. Swain Spieler sollten ihren Lane-Vorteil durch aggressive Trades und Wellenkontrolle in den ersten 15 Minuten ausnutzen.
Wie schlagt sich Swain gegen Pantheon im spaten Spiel?
Im spaten Spiel ubernimmt Swain das Swain vs Pantheon Matchup mit einer 54.7% Siegesrate gegenuber 45.3%. Swain skaliert besser in Teamkampfe und Objektkampfe nach 25 Minuten.
Wer gewinnt das Swain vs Pantheon Matchup?
Swain gewinnt das Matchup gegen Pantheon mit einer 56.0% Siegesrate in League of Legends Patch 26.11. Der 11.9 Prozentpunkt-Vorteil bedeutet, dass Swain in diesem Lane-Matchup significantly begunstigt ist, basierend auf 84 analysierten Spielen.
Was ist der beste Swain Build gegen Pantheon?
Der beste Swain Build gegen Pantheon beinhaltet Liandrys Qual, Bösartigkeit, Rylais Kristallzepter with Zaubererschuhe. This build achieves a 100.0% win rate in the matchup. Schau dir die Matchup-Aufschlusselung oben fur den vollstandigen Item-Pfad und die Build-Reihenfolge an.
Was sind die besten Swain Runes gegen Pantheon?
Die besten Swain Runes gegen Pantheon verwenden den Präzision Primarbaum mit Entschlossenheit sekundar. This rune setup achieves a 58.6% win rate in the Swain vs Pantheon matchup. Siehe die vollstandige Runen-Aufschlusselung im Matchup-Vergleich oben.
Countert Swain Pantheon?
Ja, Swain hat ein gunstiges Matchup gegen Pantheon mit einer 56.0% Siegesrate. Swain strongly counters Pantheon in der Lane basierend auf aktuellen Patch 26.11 Daten.
Wie spiele ich Swain gegen Pantheon?
Wenn du Swain gegen Pantheon spielst, nutze deine statistischen Vorteile, indem du in gunstigen Fenstern aggressiv tradest. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Baue die empfohlenen Items und Runes fur dieses spezifische Matchup fur die besten Ergebnisse.
