Pantheonvs Olaf
Pantheon vs Olaf es un matchup a decisive en LoL parche 26.3. Olaf gana con un 57.9% de win rate (+15.8%) sobre Pantheon basado en 19 partidas. Pantheon wins the early laning phase while Olaf scales better into the late game. A continuación encontrarás el mejor build, runas, estadísticas de línea y estrategias de Pantheon para el matchup Pantheon vs Olaf.
Pantheon Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Pantheon 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.
Olaf(42.1%)Who Wins the Pantheon vs Olaf Matchup?
Resumen del enfrentamiento Pantheon vs Olaf
El enfrentamiento Pantheon vs Olaf es un enfrentamiento decisivo en el juego clasificatorio de League of Legends. Basado en 19 partidas recientes analizadas, Olaf gana con una tasa de victoria del 57.9% comparado con el 42.1% de Pantheon, dando a Olaf una ventaja de 15.8 puntos porcentuales. Las dinámicas de fase del juego juegan un papel crítico aquí: Pantheon controla la fase temprana de línea, pero Olaf escala mejor a medida que el juego se alarga. El enfrentamiento cambia dramáticamente dependiendo de la duración del juego — Pantheon necesita presionar ventajas antes de que Olaf alcance sus picos de poder, mientras Olaf debe enfocarse en farmear seguro y alcanzar puntos clave de objetos. La brecha estadística más significativa está en sustain, donde Olaf lidera por 747 HP/min — una diferencia que influye fuertemente en el resultado de intercambios y escaramuzas. Olaf tiene una fuerte ventaja en este enfrentamiento. Los jugadores de Pantheon deben jugar defensivamente, priorizar el farmeo seguro bajo torre, y buscar oportunidades creadas por la presión de la jungla o cuando Olaf se extiende demasiado. Evita intercambios prolongados y espera a los combates de equipo donde el posicionamiento y la coordinación importan más. 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 Pantheon vs Olaf
Olaf está favorecido durante la fase de línea contra Pantheon, ganando 3 de 5 categorías estadísticas clave. Olaf tiene ventajas en farmeo, ingresos de oro y sustain, haciéndolo el mejor en línea en este enfrentamiento.
Best Pantheon Build Against Olaf
Botas blindadas es la elección óptima de botas contra Olaf, proporcionando la movilidad y estadísticas que Pantheon más necesita en este enfrentamiento. Los objetos principales de mayor rendimiento para Pantheon contra Olaf son Colmillo de serpiente, Eclipse y Firmamento desgarrado. Esta combinación da a Pantheon un balance efectivo de daño, supervivencia y utilidad para el enfrentamiento. Pueden necesitarse ajustes basados en composiciones de equipo y estado del juego, pero esta construcción proporciona la base más fuerte para el enfrentamiento Pantheon vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Pantheon55.6%Olaf44.4%Pantheon30.0%Olaf70.0%Pantheon domina el juego temprano (primeros 15 minutos) con una comandante tasa de victoria del 55.6% — una ventaja de 11.1 puntos porcentuales sobre Olaf. Este juego temprano desigual significa que Pantheon puede dictar el ritmo de la línea desde el nivel 1, controlando intercambios, estado de oleadas y prioridad del río.
Olaf es muy superior en el juego tardío (25+ minutos), presumiendo una tasa de victoria del 70.0% — 40.0 puntos por encima de Pantheon. Los juegos extendidos favorecen fuertemente a Olaf, cuyo kit y escalado los hacen una fuerza dominante en combates de equipo y control de objetivos.
Este enfrentamiento presenta un cambio de poder dramático: Pantheon debe presionar agresivamente su ventaja temprana y cerrar el juego antes de que Olaf alcance sus puntos de escalado. Si Olaf sobrevive la fase de línea sin quedarse muy atrás, el enfrentamiento se invierte a su favor. El control del Dragón y el Heraldo del Rift son fundamentales — el equipo que asegure objetivos tempranos puede hacer bola de nieve o ganar tiempo para escalar.
Best Pantheon Runes Against Olaf
Precisión
Brujería
La configuración de runas Precisión y Brujería da a Pantheon las mejores herramientas para competir contra Olaf en este enfrentamiento difícil, compensando las desventajas estadísticas con sinergias de runas óptimas.
Datos de matchup de Pantheon para el parche 26.3 de League of Legends. La tabla muestra la tasa de victoria, diferencia de oro y estadisticas de rendimiento de Pantheon 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 Pantheon, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 51.14% | 176 | 1.9 | 686 | 11,135 | 49.3% | 52.4% | |
| 50.36% | 139 | 1.5 | 684 | 10,511 | 50.0% | 50.6% | |
| 49.22% | 128 | 1.7 | 686 | 10,521 | 55.2% | 44.3% | |
| 47.66% | 128 | 1.4 | 650 | 10,168 | 46.0% | 49.2% | |
| 44.09% | 127 | 1.5 | 676 | 10,057 | 45.2% | 43.1% | |
| 59.63% | 109 | 5.5 | 902 | 12,570 | 53.2% | 64.5% | |
| 51.46% | 103 | 1.7 | 717 | 11,140 | 53.2% | 50.0% | |
| 56.04% | 91 | 1.6 | 671 | 9,838 | 58.7% | 53.3% | |
| 54.76% | 84 | 5.5 | 934 | 11,431 | 50.0% | 60.0% | |
| 41.67% | 84 | 2.3 | 737 | 11,353 | 46.7% | 38.9% | |
| 35.37% | 82 | 1.6 | 694 | 10,951 | 40.5% | 31.1% | |
| 55.84% | 77 | 1.7 | 719 | 10,904 | 47.2% | 63.4% | |
| 44.16% | 77 | 1.6 | 667 | 10,648 | 56.8% | 32.5% | |
| 57.53% | 73 | 4.1 | 754 | 11,356 | 59.5% | 55.6% | |
| 45.83% | 72 | 2.5 | 803 | 11,065 | 42.4% | 48.7% | |
| 42.25% | 71 | 5.5 | 914 | 11,495 | 44.1% | 40.5% | |
| 53.52% | 71 | 1.6 | 613 | 9,440 | 63.2% | 42.4% | |
| 44.12% | 68 | 2.9 | 818 | 12,731 | 42.3% | 45.2% | |
| 40.30% | 67 | 1.6 | 650 | 9,995 | 43.8% | 37.1% | |
| 49.25% | 67 | 4.0 | 782 | 11,270 | 51.6% | 47.2% | |
| 52.31% | 65 | 2.9 | 911 | 11,561 | 57.1% | 48.6% | |
| 57.81% | 64 | 2.4 | 749 | 11,912 | 76.2% | 48.8% | |
| 43.75% | 64 | 1.5 | 781 | 11,513 | 60.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 63 | 1.4 | 653 | 10,331 | 41.4% | 44.1% | |
| 41.94% | 62 | 1.1 | 734 | 12,733 | 39.3% | 44.1% | |
| 45.90% | 61 | 5.1 | 1,064 | 11,833 | 68.0% | 30.6% | |
| 37.70% | 61 | 1.6 | 676 | 11,239 | 22.7% | 46.1% | |
| 40.98% | 61 | 5.7 | 889 | 11,588 | 42.3% | 40.0% | |
| 53.33% | 60 | 1.9 | 755 | 11,813 | 50.0% | 56.3% | |
| 33.90% | 59 | 1.4 | 659 | 9,223 | 35.5% | 32.1% | |
| 58.62% | 58 | 1.6 | 718 | 11,385 | 50.0% | 65.6% | |
| 43.86% | 57 | 4.0 | 1,063 | 11,680 | 37.9% | 50.0% | |
| 46.43% | 56 | 1.6 | 645 | 10,508 | 46.4% | 46.4% | |
| 50.00% | 56 | 4.4 | 841 | 12,304 | 56.5% | 45.5% | |
| 61.82% | 55 | 4.8 | 1,001 | 12,091 | 66.7% | 56.0% | |
| 46.30% | 54 | 2.7 | 770 | 12,235 | 38.5% | 53.6% | |
| 50.94% | 53 | 5.9 | 997 | 12,359 | 50.0% | 52.2% | |
| 48.08% | 52 | 2.3 | 838 | 12,875 | 33.3% | 58.1% | |
| 51.92% | 52 | 5.5 | 915 | 11,908 | 42.9% | 58.1% | |
| 46.15% | 52 | 4.6 | 1,047 | 12,022 | 54.2% | 39.3% | |
| 53.85% | 52 | 1.4 | 610 | 10,271 | 52.0% | 55.6% | |
| 56.00% | 50 | 2.6 | 801 | 11,356 | 56.5% | 55.6% | |
| 54.00% | 50 | 5.4 | 846 | 11,235 | 48.0% | 60.0% | |
| 48.94% | 47 | 5.4 | 919 | 11,043 | 44.0% | 54.5% | |
| 48.89% | 45 | 1.2 | 727 | 12,555 | 46.7% | 50.0% | |
| 50.00% | 44 | 1.3 | 678 | 12,472 | 46.7% | 51.7% | |
| 54.55% | 44 | 4.3 | 850 | 12,708 | 42.1% | 64.0% | |
| 50.00% | 42 | 3.6 | 755 | 11,300 | 31.3% | 61.5% | |
| 53.66% | 41 | 2.6 | 713 | 11,116 | 43.8% | 60.0% | |
| 46.15% | 39 | 4.5 | 843 | 12,610 | 50.0% | 43.5% | |
| 53.85% | 39 | 5.2 | 814 | 10,654 | 61.9% | 44.4% | |
| 51.28% | 39 | 1.6 | 757 | 10,164 | 55.0% | 47.4% | |
| 52.63% | 38 | 2.2 | 791 | 10,694 | 54.5% | 50.0% | |
| 63.16% | 38 | 2.3 | 799 | 11,753 | 59.1% | 68.8% | |
| 37.84% | 37 | 3.9 | 836 | 11,700 | 21.4% | 47.8% | |
| 54.05% | 37 | 5.2 | 979 | 12,256 | 52.9% | 55.0% | |
| 64.86% | 37 | 5.0 | 920 | 10,518 | 57.9% | 72.2% | |
| 50.00% | 36 | 5.0 | 815 | 11,615 | 61.5% | 43.5% | |
| 54.29% | 35 | 4.0 | 866 | 12,890 | 58.3% | 52.2% | |
| 57.14% | 35 | 5.5 | 991 | 12,124 | 66.7% | 47.1% | |
| 52.94% | 34 | 3.9 | 771 | 11,818 | 42.9% | 60.0% | |
| 38.24% | 34 | 1.5 | 726 | 10,706 | 42.9% | 35.0% | |
| 55.88% | 34 | 5.0 | 963 | 11,835 | 62.5% | 50.0% | |
| 33.33% | 33 | 3.8 | 755 | 11,095 | 40.0% | 27.8% | |
| 68.75% | 32 | 3.2 | 940 | 11,908 | 78.6% | 61.1% | |
| 41.94% | 31 | 5.9 | 894 | 11,575 | 38.9% | 46.1% | |
| 54.84% | 31 | 1.5 | 737 | 11,563 | 54.5% | 55.0% | |
| 54.84% | 31 | 1.9 | 740 | 10,657 | 46.7% | 62.5% | |
| 45.16% | 31 | 1.0 | 683 | 12,719 | 50.0% | 42.1% | |
| 63.33% | 30 | 4.8 | 948 | 11,534 | 75.0% | 50.0% | |
| 51.72% | 29 | 1.5 | 739 | 12,234 | 60.0% | 50.0% | |
| 48.28% | 29 | 5.4 | 1,078 | 12,200 | 60.0% | 42.1% | |
| 42.86% | 28 | 1.0 | 723 | 12,471 | 33.3% | 53.9% | |
| 42.86% | 28 | 5.2 | 891 | 12,505 | 46.1% | 40.0% | |
| 71.43% | 28 | 5.0 | 982 | 12,929 | 83.3% | 62.5% | |
| 35.71% | 28 | 1.7 | 782 | 11,690 | 42.9% | 28.6% | |
| 42.86% | 28 | 4.6 | 828 | 10,445 | 50.0% | 30.0% | |
| 51.85% | 27 | 1.8 | 681 | 9,965 | 56.3% | 45.5% | |
| 55.56% | 27 | 5.8 | 806 | 11,098 | 50.0% | 60.0% | |
| 74.07% | 27 | 1.5 | 743 | 9,787 | 78.6% | 69.2% | |
| 57.69% | 26 | 5.4 | 856 | 11,764 | 54.5% | 60.0% | |
| 46.15% | 26 | 5.9 | 975 | 11,181 | 46.1% | 46.1% | |
| 43.48% | 23 | 1.5 | 735 | 10,528 | 55.6% | 35.7% | |
| 60.87% | 23 | 5.3 | 893 | 9,295 | 75.0% | 28.6% | |
| 59.09% | 22 | 1.1 | 739 | 12,303 | 64.3% | 50.0% | |
| 27.27% | 22 | 1.3 | 679 | 13,149 | 37.5% | 21.4% | |
| 59.09% | 22 | 1.2 | 691 | 12,719 | 62.5% | 57.1% | |
| 66.67% | 21 | 1.6 | 725 | 11,745 | 80.0% | 54.5% | |
| 76.19% | 21 | 1.2 | 714 | 11,956 | 88.9% | 66.7% | |
| 61.90% | 21 | 1.4 | 819 | 13,070 | 60.0% | 63.6% | |
| 60.00% | 20 | 1.3 | 735 | 12,155 | 62.5% | 58.3% | |
| 45.00% | 20 | 1.6 | 703 | 12,363 | 44.4% | 45.5% | |
| 30.00% | 20 | 5.1 | 740 | 10,212 | 28.6% | 33.3% | |
| 42.11% | 19 | 5.7 | 939 | 11,440 | 40.0% | 44.4% | |
| 31.58% | 19 | 4.4 | 636 | 10,752 | 20.0% | 44.4% | |
| 42.11% | 19 | 5.4 | 804 | 11,499 | 55.6% | 30.0% | |
| 44.44% | 18 | 3.0 | 851 | 12,623 | 60.0% | 25.0% | |
| 33.33% | 18 | 6.0 | 976 | 14,472 | 40.0% | 30.8% | |
| 55.56% | 18 | 4.6 | 858 | 11,903 | 62.5% | 50.0% | |
| 66.67% | 18 | 2.4 | 730 | 12,045 | 66.7% | 66.7% | |
| 55.56% | 18 | 5.1 | 792 | 11,093 | 50.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 18 | 5.0 | 791 | 12,085 | 62.5% | 30.0% | |
| 52.94% | 17 | 4.5 | 850 | 11,518 | 28.6% | 70.0% | |
| 29.41% | 17 | 1.0 | 732 | 13,005 | 16.7% | 36.4% | |
| 29.41% | 17 | 5.5 | 901 | 12,731 | 20.0% | 33.3% | |
| 41.18% | 17 | 5.8 | 799 | 11,317 | 14.3% | 60.0% | |
| 52.94% | 17 | 3.4 | 884 | 11,361 | 50.0% | 53.9% | |
| 64.71% | 17 | 1.1 | 726 | 13,225 | 83.3% | 54.5% | |
| 52.94% | 17 | 2.2 | 725 | 11,656 | 50.0% | 55.6% | |
| 68.75% | 16 | 3.9 | 836 | 12,745 | 40.0% | 81.8% | |
| 68.75% | 16 | 0.8 | 730 | 12,749 | 66.7% | 70.0% | |
| 50.00% | 16 | 4.5 | 770 | 12,005 | 25.0% | 75.0% | |
| 40.00% | 15 | 3.7 | 682 | 9,872 | 37.5% | 42.9% | |
| 60.00% | 15 | 1.9 | 757 | 13,582 | 50.0% | 63.6% | |
| 21.43% | 14 | 1.6 | 843 | 12,471 | 11.1% | 40.0% | |
| 21.43% | 14 | 4.2 | 753 | 10,222 | 14.3% | 28.6% | |
| 50.00% | 14 | 5.6 | 1,025 | 10,843 | 44.4% | 60.0% | |
| 42.86% | 14 | 5.5 | 1,012 | 12,355 | 60.0% | 33.3% | |
| 53.85% | 13 | 1.2 | 650 | 11,853 | 66.7% | 50.0% | |
| 53.85% | 13 | 5.4 | 955 | 10,391 | 42.9% | 66.7% | |
| 46.15% | 13 | 1.8 | 700 | 12,263 | 33.3% | 50.0% | |
| 61.54% | 13 | 0.9 | 718 | 12,277 | 85.7% | 33.3% | |
| 75.00% | 12 | 5.3 | 787 | 10,580 | 83.3% | 66.7% | |
| 58.33% | 12 | 4.8 | 677 | 11,168 | 83.3% | 33.3% | |
| 58.33% | 12 | 3.4 | 773 | 11,530 | 60.0% | 57.1% | |
| 50.00% | 12 | 5.5 | 950 | 11,801 | 57.1% | 40.0% | |
| 58.33% | 12 | 5.1 | 766 | 11,845 | 40.0% | 71.4% | |
| 66.67% | 12 | 1.4 | 716 | 12,899 | 75.0% | 62.5% | |
| 36.36% | 11 | 4.6 | 783 | 12,650 | 0.0% | 66.7% | |
| 72.73% | 11 | 5.3 | 976 | 11,901 | 66.7% | 80.0% | |
| 54.55% | 11 | 1.9 | 926 | 14,978 | 33.3% | 62.5% | |
| 63.64% | 11 | 4.7 | 849 | 12,282 | 60.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 10 | 5.4 | 773 | 11,894 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 10 | 4.8 | 848 | 12,404 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 10 | 4.0 | 1,050 | 14,487 | 100.0% | 44.4% | |
| 40.00% | 10 | 0.6 | 512 | 8,043 | 42.9% | 33.3% | |
| 50.00% | 10 | 4.4 | 754 | 12,299 | 66.7% | 42.9% | |
| 55.56% | 9 | 3.2 | 857 | 12,198 | 66.7% | 33.3% | |
| 33.33% | 9 | 4.2 | 680 | 13,072 | 33.3% | 33.3% | |
| 77.78% | 9 | 4.0 | 921 | 14,622 | 100.0% | 66.7% | |
| 44.44% | 9 | 1.5 | 730 | 10,940 | 25.0% | 60.0% | |
| 33.33% | 9 | 2.3 | 613 | 10,535 | 0.0% | 50.0% | |
| 44.44% | 9 | 4.3 | 625 | 9,987 | 80.0% | 0.0% | |
| 22.22% | 9 | 3.9 | 836 | 12,145 | 40.0% | 0.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.0 | 769 | 10,070 | 50.0% | 75.0% | |
| 87.50% | 8 | 5.2 | 910 | 13,087 | 50.0% | 100.0% | |
| 50.00% | 8 | 1.3 | 847 | 16,621 | 0.0% | 57.1% | |
| 50.00% | 8 | 4.9 | 794 | 11,353 | 25.0% | 75.0% | |
| 57.14% | 7 | 1.7 | 707 | 12,486 | 0.0% | 66.7% | |
| 71.43% | 7 | 0.6 | 811 | 10,179 | 75.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 7 | 4.9 | 748 | 10,556 | 75.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 0.8 | 919 | 16,205 | 50.0% | 75.0% | |
| 16.67% | 6 | 2.3 | 808 | 9,520 | 0.0% | 33.3% | |
| 33.33% | 6 | 5.0 | 863 | 9,711 | 33.3% | 33.3% | |
| 33.33% | 6 | 4.3 | 908 | 15,764 | 0.0% | 50.0% | |
| 16.67% | 6 | 3.0 | 718 | 10,482 | 33.3% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 3.4 | 987 | 11,978 | 66.7% | 66.7% | |
| 40.00% | 5 | 4.2 | 853 | 11,412 | 50.0% | 33.3% | |
¡Ayúdanos a mantener la precisión! Si notas estadísticas incorrectas, datos faltantes o cualquier problema, tu retroalimentación mejora directamente la calidad de nuestros datos para toda la comunidad.
Pantheon vs Olaf - Preguntas Frecuentes
Como le va a Pantheon contra Olaf en League of Legends?
Olaf gana el matchup de Pantheon vs Olaf con una tasa de victorias de 57.9% comparado con el 42.1% de Pantheon, una diferencia de 15.8 puntos porcentuales. Estos datos se basan en 19 partidas rankeadas recientes en el parche 26.3.
Como le va a Pantheon contra Olaf en el early game?
En el early game, Pantheon tiene la ventaja contra Olaf con una tasa de victorias de 55.6% versus 44.4%. Los jugadores de Pantheon deben presionar su ventaja en linea a traves de trades agresivos y control de oleada durante los primeros 15 minutos.
Como le va a Pantheon contra Olaf en el late game?
En el late game, Olaf toma el control del matchup Pantheon vs Olaf con una tasa de victorias de 70.0% comparado con 30.0%. Olaf escala mejor en peleas de equipo y disputas de objetivos despues de los 25 minutos.
Quien gana el matchup de Pantheon vs Olaf?
Olaf gana el matchup contra Pantheon con una tasa de victorias de 57.9% en el parche 26.3 de League of Legends. La ventaja de 15.8 puntos porcentuales significa que Olaf esta significantly favorecido en este matchup de linea basado en 19 partidas analizadas.
Cual es el mejor build de Pantheon contra Olaf?
El mejor build de Pantheon contra Olaf incluye Colmillo de serpiente, Eclipse, Firmamento desgarrado with Botas blindadas. Revisa el desglose del matchup arriba para ver la ruta completa de objetos y el orden de build.
Cuales son las mejores runas de Pantheon contra Olaf?
Las mejores runas de Pantheon contra Olaf usan el arbol primario Precisión con Brujería secundario. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Pantheon vs Olaf matchup. Mira el desglose completo de runas en la comparacion de matchup arriba.
Pantheon contraresta a Olaf?
No, Pantheon tiene dificultades contra Olaf con solo una tasa de victorias de 42.1%. Olaf tiene la ventaja en este matchup. Los jugadores de Pantheon deben concentrarse en farmear seguro y evitar trades extendidos para minimizar la ventaja de Olaf.
Como juego Pantheon contra Olaf?
Cuando juegas Pantheon contra Olaf, juega con cautela y evita los picos de poder de Olaf. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Olaf has the statistical advantage at most stages. Usa el build y las runas especificas del matchup de arriba para optimizar tus posibilidades.