Gwenvs Caitlyn
Gwen vs Caitlyn es un matchup a decisive en LoL parche 26.10. Gwen gana con un 60.0% de win rate (+20.0%) sobre Caitlyn basado en 5 partidas. Gwen holds the advantage in both the early and late game. A continuación encontrarás el mejor build, runas, estadísticas de línea y estrategias de Gwen para el matchup Gwen vs Caitlyn.
Gwen Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Gwen performs against them. You'll get head-to-head win rates, laning stats, the best build and runes for the matchup, and early vs late game analysis — all based on real ranked data.
Caitlyn(60.0%)Who Wins the Gwen vs Caitlyn Matchup?
Resumen del enfrentamiento Gwen vs Caitlyn
El enfrentamiento Gwen vs Caitlyn es un enfrentamiento decisivo en el juego clasificatorio de League of Legends. Basado en 5 partidas recientes analizadas, Gwen gana con una tasa de victoria del 60.0% comparado con el 40.0% de Caitlyn, dando a Gwen una ventaja de 20.0 puntos porcentuales. Gwen domina en cada etapa — desde la línea temprana hasta los combates de equipo tardíos. Esta ventaja consistente hace difícil para los jugadores de Caitlyn encontrar ventanas favorables, por lo que las estrategias dependientes del equipo y evitar confrontaciones en solitario son esenciales. La brecha estadística más significativa está en sustain, donde Gwen lidera por 499 HP/min — una diferencia que influye fuertemente en el resultado de intercambios y escaramuzas. Los jugadores de Gwen pueden elegir con confianza contra Caitlyn y jugar agresivamente desde el nivel 1. Busca establecer dominio de línea temprano a través de intercambios favorables y alejar a Caitlyn del CS siempre que sea posible. Entender estas dinámicas del enfrentamiento es esencial para las decisiones de selección de campeones y la estrategia durante el juego al enfrentar a este oponente de línea.
Desglose de la fase de línea Gwen vs Caitlyn
Caitlyn está favorecido durante la fase de línea contra Gwen, ganando 3 de 5 categorías estadísticas clave. Caitlyn tiene ventajas en farmeo, ingresos de oro y control de masas, haciéndolo el mejor en línea en este enfrentamiento.
Early Game vs Late Game
Gwen50.0%Caitlyn50.0%Gwen66.7%Caitlyn33.3%El juego temprano (primeros 15 minutos) es un lanzamiento de moneda entre Gwen y Caitlyn, con Gwen manteniendo una ventaja mínima de 50.0% de tasa de victoria (+0.0%). La habilidad individual y la proximidad de la jungla importarán más que la ventaja de campeón en la fase temprana de línea.
Gwen es muy superior en el juego tardío (25+ minutos), presumiendo una tasa de victoria del 66.7% — 33.3 puntos por encima de Caitlyn. Los juegos extendidos favorecen fuertemente a Gwen, cuyo kit y escalado los hacen una fuerza dominante en combates de equipo y control de objetivos.
Gwen mantiene la ventaja en cada etapa del juego, haciendo este un enfrentamiento consistentemente favorable desde la línea hasta los combates de equipo tardíos. Los jugadores de Caitlyn deben buscar jugadas superiores, estrategias dependientes del equipo y capturas en lugar de depender del escalado para ganar este enfrentamiento.
Best Gwen Runes Against Caitlyn
Precisión
Valor
Usar Precisión primario con Valor secundario permite a Gwen presionar su ventaja contra Caitlyn, amplificando las fortalezas que hacen favorable este enfrentamiento.
Datos de matchup de Gwen para el parche 26.10 de League of Legends. La tabla muestra la tasa de victoria, diferencia de oro y estadisticas de rendimiento de Gwen contra cada campeon en la meta actual. Haz clic en cualquier nombre de campeon para ver un desglose detallado que incluye el mejor build de Gwen, runas, estadisticas de linea y analisis de early vs late game para ese matchup especifico.
Oponente | Tasa de victoria | Partidas | CS/min | Daño/min | Oro/partida | TV Temprana | TV Tardia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 50.83% | 120 | 6.5 | 770 | 11,413 | 44.4% | 56.1% | |
| 53.45% | 116 | 5.9 | 822 | 11,050 | 51.8% | 55.0% | |
| 44.86% | 107 | 6.3 | 1,316 | 11,725 | 37.8% | 50.0% | |
| 50.00% | 106 | 5.7 | 777 | 12,691 | 59.0% | 44.8% | |
| 45.74% | 94 | 5.9 | 795 | 11,437 | 38.5% | 50.9% | |
| 37.78% | 90 | 6.8 | 1,145 | 12,852 | 40.6% | 36.2% | |
| 47.73% | 88 | 6.6 | 860 | 11,573 | 45.8% | 50.0% | |
| 42.35% | 85 | 6.0 | 844 | 11,103 | 41.5% | 43.2% | |
| 39.76% | 83 | 5.4 | 719 | 12,322 | 35.3% | 42.9% | |
| 42.50% | 80 | 6.5 | 693 | 11,142 | 39.1% | 47.1% | |
| 51.28% | 78 | 6.2 | 883 | 12,189 | 50.0% | 52.5% | |
| 41.33% | 75 | 6.0 | 894 | 11,568 | 39.5% | 43.2% | |
| 56.76% | 74 | 6.4 | 1,047 | 12,140 | 45.2% | 65.1% | |
| 49.30% | 71 | 4.4 | 789 | 11,903 | 40.6% | 56.4% | |
| 51.47% | 68 | 6.6 | 959 | 11,829 | 55.6% | 48.8% | |
| 49.18% | 61 | 6.1 | 1,151 | 12,552 | 41.7% | 54.0% | |
| 53.57% | 56 | 6.5 | 762 | 12,471 | 52.4% | 54.3% | |
| 30.91% | 55 | 2.9 | 763 | 12,825 | 27.3% | 33.3% | |
| 43.40% | 53 | 6.4 | 938 | 12,667 | 50.0% | 39.4% | |
| 35.85% | 53 | 6.2 | 836 | 12,031 | 27.8% | 40.0% | |
| 40.38% | 52 | 2.2 | 684 | 11,650 | 36.0% | 44.4% | |
| 36.00% | 50 | 6.0 | 772 | 10,641 | 38.5% | 33.3% | |
| 48.94% | 47 | 2.2 | 779 | 12,922 | 60.0% | 36.4% | |
| 37.78% | 45 | 6.4 | 739 | 12,420 | 25.0% | 48.0% | |
| 46.67% | 45 | 1.8 | 781 | 12,834 | 42.9% | 50.0% | |
| 46.67% | 45 | 6.2 | 760 | 11,240 | 33.3% | 61.9% | |
| 46.67% | 45 | 5.7 | 886 | 11,148 | 47.6% | 45.8% | |
| 61.36% | 44 | 6.6 | 830 | 12,266 | 60.0% | 63.2% | |
| 53.49% | 43 | 6.0 | 1,047 | 11,222 | 47.4% | 58.3% | |
| 35.71% | 42 | 1.7 | 657 | 12,932 | 38.9% | 33.3% | |
| 52.50% | 40 | 5.8 | 747 | 11,558 | 50.0% | 55.0% | |
| 46.15% | 39 | 3.2 | 922 | 13,483 | 43.8% | 47.8% | |
| 44.74% | 38 | 6.6 | 876 | 11,495 | 33.3% | 55.0% | |
| 42.11% | 38 | 1.6 | 658 | 12,254 | 17.6% | 61.9% | |
| 30.56% | 36 | 6.4 | 735 | 10,663 | 30.0% | 31.3% | |
| 58.33% | 36 | 6.5 | 873 | 12,200 | 35.7% | 72.7% | |
| 68.57% | 35 | 1.3 | 785 | 13,095 | 50.0% | 81.0% | |
| 51.43% | 35 | 6.3 | 699 | 10,347 | 50.0% | 52.9% | |
| 53.13% | 32 | 6.2 | 1,006 | 11,898 | 44.4% | 64.3% | |
| 53.13% | 32 | 6.2 | 746 | 12,475 | 18.2% | 71.4% | |
| 50.00% | 32 | 1.7 | 688 | 12,653 | 58.3% | 45.0% | |
| 43.75% | 32 | 5.1 | 758 | 11,398 | 33.3% | 52.9% | |
| 33.33% | 30 | 5.4 | 815 | 10,925 | 33.3% | 33.3% | |
| 56.67% | 30 | 3.5 | 841 | 11,687 | 55.0% | 60.0% | |
| 46.67% | 30 | 6.3 | 783 | 12,421 | 30.8% | 58.8% | |
| 43.33% | 30 | 1.9 | 757 | 12,182 | 53.3% | 33.3% | |
| 44.83% | 29 | 6.4 | 849 | 10,735 | 38.5% | 50.0% | |
| 38.46% | 26 | 4.1 | 851 | 12,530 | 22.2% | 47.1% | |
| 42.31% | 26 | 6.1 | 841 | 11,428 | 50.0% | 38.9% | |
| 52.00% | 25 | 1.7 | 707 | 12,308 | 38.5% | 66.7% | |
| 48.00% | 25 | 1.7 | 734 | 13,493 | 50.0% | 47.1% | |
| 60.00% | 25 | 5.3 | 768 | 11,375 | 64.3% | 54.5% | |
| 41.67% | 24 | 4.6 | 815 | 12,361 | 57.1% | 20.0% | |
| 45.83% | 24 | 7.1 | 808 | 12,853 | 38.5% | 54.5% | |
| 45.83% | 24 | 5.7 | 658 | 11,148 | 50.0% | 41.7% | |
| 54.17% | 24 | 1.1 | 736 | 12,899 | 46.1% | 63.6% | |
| 47.83% | 23 | 6.8 | 1,068 | 11,527 | 41.7% | 54.5% | |
| 50.00% | 22 | 6.3 | 946 | 12,658 | 45.5% | 54.5% | |
| 61.90% | 21 | 3.4 | 728 | 12,516 | 53.9% | 75.0% | |
| 52.38% | 21 | 1.3 | 734 | 13,880 | 44.4% | 58.3% | |
| 55.00% | 20 | 6.8 | 750 | 11,651 | 70.0% | 40.0% | |
| 40.00% | 20 | 5.5 | 650 | 10,736 | 55.6% | 27.3% | |
| 65.00% | 20 | 5.7 | 788 | 13,343 | 70.0% | 60.0% | |
| 57.89% | 19 | 1.5 | 776 | 13,321 | 57.1% | 58.3% | |
| 57.89% | 19 | 5.1 | 717 | 11,734 | 50.0% | 63.6% | |
| 50.00% | 18 | 3.7 | 680 | 13,262 | 37.5% | 60.0% | |
| 41.18% | 17 | 5.6 | 664 | 11,940 | 0.0% | 63.6% | |
| 35.29% | 17 | 2.7 | 784 | 11,379 | 25.0% | 60.0% | |
| 62.50% | 16 | 2.7 | 1,023 | 16,407 | 80.0% | 54.5% | |
| 75.00% | 16 | 6.9 | 1,117 | 15,203 | 50.0% | 83.3% | |
| 68.75% | 16 | 5.6 | 863 | 12,710 | 71.4% | 66.7% | |
| 60.00% | 15 | 1.6 | 1,172 | 14,176 | 60.0% | 60.0% | |
| 46.67% | 15 | 6.7 | 953 | 13,307 | 62.5% | 28.6% | |
| 57.14% | 14 | 1.2 | 891 | 13,467 | 66.7% | 50.0% | |
| 21.43% | 14 | 1.9 | 797 | 14,192 | 20.0% | 22.2% | |
| 42.86% | 14 | 4.8 | 1,010 | 15,799 | 66.7% | 36.4% | |
| 50.00% | 14 | 5.0 | 804 | 13,414 | 33.3% | 54.5% | |
| 69.23% | 13 | 6.8 | 704 | 12,415 | 66.7% | 71.4% | |
| 38.46% | 13 | 2.6 | 727 | 12,805 | 33.3% | 42.9% | |
| 53.85% | 13 | 3.1 | 752 | 9,318 | 60.0% | 50.0% | |
| 15.38% | 13 | 6.3 | 841 | 11,749 | 14.3% | 16.7% | |
| 53.85% | 13 | 6.5 | 924 | 13,489 | 100.0% | 50.0% | |
| 38.46% | 13 | 6.2 | 844 | 13,715 | 50.0% | 33.3% | |
| 75.00% | 12 | 2.1 | 1,081 | 16,727 | 100.0% | 70.0% | |
| 50.00% | 12 | 5.2 | 641 | 11,079 | 33.3% | 66.7% | |
| 41.67% | 12 | 6.7 | 764 | 13,025 | 0.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 12 | 2.7 | 1,025 | 14,683 | 25.0% | 62.5% | |
| 25.00% | 12 | 6.1 | 903 | 13,315 | 0.0% | 42.9% | |
| 54.55% | 11 | 1.2 | 826 | 12,971 | 75.0% | 42.9% | |
| 63.64% | 11 | 1.1 | 990 | 14,818 | 100.0% | 42.9% | |
| 60.00% | 10 | 7.2 | 930 | 15,047 | 75.0% | 50.0% | |
| 70.00% | 10 | 7.0 | 1,035 | 14,822 | 33.3% | 85.7% | |
| 55.56% | 9 | 1.4 | 657 | 12,360 | 75.0% | 40.0% | |
| 44.44% | 9 | 7.3 | 853 | 13,536 | 25.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 9 | 1.5 | 721 | 12,694 | 50.0% | 40.0% | |
| 62.50% | 8 | 4.8 | 900 | 10,955 | 25.0% | 100.0% | |
| 87.50% | 8 | 1.1 | 750 | 15,251 | 100.0% | 75.0% | |
| 42.86% | 7 | 7.4 | 851 | 10,533 | 20.0% | 100.0% | |
| 28.57% | 7 | 2.1 | 746 | 12,768 | 0.0% | 50.0% | |
| 28.57% | 7 | 5.6 | 739 | 11,820 | 33.3% | 25.0% | |
| 66.67% | 6 | 6.4 | 605 | 7,974 | 75.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 7.5 | 750 | 12,885 | 0.0% | 66.7% | |
| 33.33% | 6 | 6.5 | 392 | 8,494 | 50.0% | 0.0% | |
| 33.33% | 6 | 6.6 | 590 | 9,806 | 40.0% | 0.0% | |
| 50.00% | 6 | 6.8 | 766 | 13,378 | 66.7% | 33.3% | |
| 66.67% | 6 | 2.2 | 777 | 15,074 | 0.0% | 66.7% | |
| 60.00% | 5 | 6.9 | 725 | 13,152 | 100.0% | 50.0% | |
| 20.00% | 5 | 6.4 | 631 | 12,644 | 50.0% | 0.0% | |
| 60.00% | 5 | 7.6 | 1,006 | 13,519 | 33.3% | 100.0% | |
| 0.00% | 5 | 5.0 | 897 | 14,038 | 0.0% | 0.0% | |
| 80.00% | 5 | 6.5 | 1,121 | 18,052 | 0.0% | 80.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.2 | 659 | 10,546 | 33.3% | 100.0% | |
| 80.00% | 5 | 7.0 | 705 | 13,247 | 100.0% | 75.0% | |
| 40.00% | 5 | 6.7 | 1,026 | 11,269 | 50.0% | 33.3% | |
| 40.00% | 5 | 6.1 | 593 | 10,209 | 33.3% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.9 | 919 | 12,866 | 50.0% | 66.7% | |
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Gwen vs Caitlyn - Preguntas Frecuentes
Como le va a Gwen contra Caitlyn en League of Legends?
Gwen gana el matchup de Gwen vs Caitlyn con una tasa de victorias de 60.0% comparado con el 40.0% de Caitlyn, una diferencia de 20.0 puntos porcentuales. Estos datos se basan en 5 partidas rankeadas recientes en el parche 26.10.
Como le va a Gwen contra Caitlyn en el early game?
En el early game, Gwen tiene la ventaja contra Caitlyn con una tasa de victorias de 50.0% versus 50.0%. Los jugadores de Gwen deben presionar su ventaja en linea a traves de trades agresivos y control de oleada durante los primeros 15 minutos.
Como le va a Gwen contra Caitlyn en el late game?
En el late game, Gwen toma el control del matchup Gwen vs Caitlyn con una tasa de victorias de 66.7% comparado con 33.3%. Gwen escala mejor en peleas de equipo y disputas de objetivos despues de los 25 minutos.
Quien gana el matchup de Gwen vs Caitlyn?
Gwen gana el matchup contra Caitlyn con una tasa de victorias de 60.0% en el parche 26.10 de League of Legends. La ventaja de 20.0 puntos porcentuales significa que Gwen esta significantly favorecido en este matchup de linea basado en 5 partidas analizadas.
Cual es el mejor build de Gwen contra Caitlyn?
El mejor build de Gwen contra Caitlyn incluye optimized core items. Revisa el desglose del matchup arriba para ver la ruta completa de objetos y el orden de build.
Cuales son las mejores runas de Gwen contra Caitlyn?
Las mejores runas de Gwen contra Caitlyn usan el arbol primario Precisión con Valor secundario. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Gwen vs Caitlyn matchup. Mira el desglose completo de runas en la comparacion de matchup arriba.
Gwen contraresta a Caitlyn?
Si, Gwen tiene un matchup favorable contra Caitlyn con una tasa de victorias de 60.0%. Gwen strongly counters Caitlyn en linea basado en los datos actuales del parche 26.10.
Como juego Gwen contra Caitlyn?
Cuando juegas Gwen contra Caitlyn, aprovecha tus ventajas estadisticas tradeando agresivamente durante ventanas favorables. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Construye los objetos y runas recomendados para este matchup especifico para mejores resultados.