
Ambessavs Gwen
Ambessa vs Gwen to a decisive matchup w LoL patch 26.7. Ambessa wygrywa z 54.5% win rate (+9.1%) przeciwko Gwen na podstawie 22 gier. Ambessa wins the early laning phase while Gwen scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Ambessa, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Ambessa vs Gwen.
Ambessa Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Ambessa 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.
Who Wins the Ambessa vs Gwen Matchup?

Podsumowanie starcia Ambessa vs Gwen
Starcie Ambessa vs Gwen to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 22 ostatnich meczów, Ambessa wygrywa ze współczynnikiem wygranych 54.5% w porównaniu do 45.5% Gwen, dając Ambessa przewagę 9.1 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Ambessa kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Gwen skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Ambessa musi wykorzystać przewagi zanim Gwen osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Gwen powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy kontrola tłumu, gdzie Ambessa prowadzi o 0.2s CC/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Gracze Ambessa mogą pewnie wybierać przeciwko Gwen i grać agresywnie od poziomu 1. Staraj się ustanowić dominację na linii wcześnie poprzez korzystne wymiany i odsuwaj Gwen od CS kiedy tylko możliwe. Zrozumienie tych dynamik starcia jest niezbędne dla decyzji w wyborze bohatera i strategii w grze podczas konfrontacji z tym przeciwnikiem na linii.
Analiza fazy liniowania Ambessa vs Gwen
Gwen jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Ambessa, wygrywając 3 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Gwen ma przewagi w farmienie, obrażenia i dochód złota, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Ambessa Build Against Gwen
Pancerniaki to optymalny wybór butów przeciwko Gwen, zapewniający mobilność i statystyki, których Ambessa najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Ambessa przeciwko Gwen to Bluźniercza Hydra, Aksjomatyczny Łuk i Taniec Śmierci. Ta kombinacja daje Ambessa efektywną równowagę obrażeń, przetrwania i użyteczności dla tego starcia. Ten build działa wyjątkowo dobrze, osiągając współczynnik wygranych 66.7% w 3 grach — znacznie powyżej średniej i czyniąc go najlepszą ścieżką przedmiotów przeciwko Gwen. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Ambessa vs Gwen.
Early Game vs Late Game
Ambessa dominuje we wczesnej grze (pierwsze 15 minut) z imponującym współczynnikiem wygranych 66.7% — 33.3 punktów procentowych przewagi nad Gwen. Ta jednostronna wczesna gra oznacza, że Ambessa może dyktować tempo linii od poziomu 1, kontrolując wymiany, stan fali i priorytet rzeki.
Gwen jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 60.0% — 20.0 punktów powyżej Ambessa. Przedłużone gry mocno faworyzują Gwen, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
To starcie charakteryzuje się dramatyczną zmianą mocy: Ambessa musi agresywnie wykorzystać swoją wczesną przewagę i zakończyć grę zanim Gwen osiągnie swoje punkty skalowania. Jeśli Gwen przetrwa fazę liniowania bez zbyt dużego opóźnienia, starcie obraca się na jego korzyść. Kontrola Smoka i Herolda Rift są kluczowe — drużyna która zabezpieczy wczesne cele może snowballować lub kupić czas na skalowanie.
Best Ambessa Runes Against Gwen
Granie z Inspiracja głównymi i Precyzja pobocznymi pozwala Ambessa wykorzystać swoją przewagę przeciwko Gwen, wzmacniając mocne strony które czynią to starcie korzystnym.
Dane matchupow Ambessa dla patcha 26.7 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Ambessa, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Ambessa, runy, statystyki liniowe i analize wczesnej vs poznej gry dla tego konkretnego matchupu.
Przeciwnik | Winrate | Mecze | CS/min | OBR/min | Zloto/mecz | Wczesne WR | Pozne WR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 46.08% | 102 | 6.4 | 885 | 11,626 | 42.5% | 49.1% | |
| 52.22% | 90 | 2.2 | 763 | 13,053 | 56.8% | 47.8% | |
| 49.35% | 77 | 1.3 | 796 | 13,671 | 42.1% | 56.4% | |
| 53.42% | 73 | 5.8 | 850 | 11,532 | 44.4% | 62.2% | |
| 51.39% | 72 | 1.1 | 736 | 13,226 | 57.6% | 46.1% | |
| 43.06% | 72 | 1.3 | 837 | 13,450 | 48.6% | 37.1% | |
| 52.94% | 68 | 4.1 | 849 | 12,649 | 45.2% | 59.5% | |
| 43.86% | 57 | 1.7 | 782 | 13,744 | 37.5% | 48.5% | |
| 61.40% | 57 | 1.3 | 746 | 12,852 | 46.4% | 75.9% | |
| 47.37% | 57 | 6.4 | 770 | 10,911 | 40.7% | 53.3% | |
| 68.42% | 57 | 1.4 | 848 | 13,220 | 68.6% | 68.2% | |
| 44.64% | 56 | 4.3 | 724 | 11,087 | 45.2% | 44.0% | |
| 48.21% | 56 | 5.5 | 783 | 11,780 | 29.2% | 62.5% | |
| 54.55% | 55 | 3.3 | 1,135 | 13,531 | 66.7% | 45.2% | |
| 57.69% | 52 | 5.2 | 967 | 12,205 | 50.0% | 64.3% | |
| 42.86% | 49 | 5.1 | 771 | 11,612 | 42.3% | 43.5% | |
| 44.68% | 47 | 6.5 | 967 | 12,250 | 45.0% | 44.4% | |
| 41.30% | 46 | 1.1 | 868 | 13,581 | 47.6% | 36.0% | |
| 63.04% | 46 | 1.1 | 814 | 13,969 | 57.1% | 68.0% | |
| 39.13% | 46 | 4.8 | 973 | 12,780 | 50.0% | 33.3% | |
| 52.27% | 44 | 5.3 | 956 | 11,699 | 52.2% | 52.4% | |
| 42.86% | 42 | 5.7 | 840 | 11,600 | 31.8% | 55.0% | |
| 51.22% | 41 | 1.2 | 762 | 13,950 | 42.9% | 55.6% | |
| 35.00% | 40 | 4.8 | 687 | 10,790 | 39.1% | 29.4% | |
| 55.00% | 40 | 3.7 | 754 | 12,105 | 57.1% | 52.6% | |
| 45.00% | 40 | 2.3 | 848 | 13,157 | 38.9% | 50.0% | |
| 43.59% | 39 | 6.0 | 698 | 10,318 | 40.9% | 47.1% | |
| 47.37% | 38 | 5.5 | 1,107 | 13,064 | 31.3% | 59.1% | |
| 44.74% | 38 | 1.5 | 773 | 13,791 | 29.4% | 57.1% | |
| 40.54% | 37 | 6.9 | 819 | 11,408 | 33.3% | 53.9% | |
| 57.14% | 35 | 6.9 | 878 | 11,544 | 44.4% | 70.6% | |
| 57.14% | 35 | 1.9 | 806 | 13,208 | 61.1% | 52.9% | |
| 47.06% | 34 | 1.7 | 814 | 13,786 | 38.9% | 56.3% | |
| 52.94% | 34 | 2.6 | 889 | 13,799 | 50.0% | 55.6% | |
| 51.52% | 33 | 1.5 | 852 | 13,708 | 64.7% | 37.5% | |
| 51.52% | 33 | 1.2 | 717 | 13,719 | 54.5% | 50.0% | |
| 72.73% | 33 | 1.9 | 928 | 14,509 | 61.5% | 80.0% | |
| 72.73% | 33 | 2.0 | 925 | 15,144 | 84.6% | 65.0% | |
| 56.25% | 32 | 1.9 | 772 | 13,654 | 36.4% | 66.7% | |
| 50.00% | 32 | 2.6 | 730 | 12,551 | 69.2% | 36.8% | |
| 56.25% | 32 | 6.9 | 863 | 11,183 | 57.9% | 53.9% | |
| 41.94% | 31 | 6.0 | 824 | 11,259 | 36.4% | 45.0% | |
| 56.67% | 30 | 2.3 | 821 | 14,361 | 57.1% | 56.3% | |
| 63.33% | 30 | 5.7 | 1,032 | 11,425 | 64.3% | 62.5% | |
| 40.00% | 30 | 4.4 | 631 | 10,806 | 52.4% | 11.1% | |
| 43.33% | 30 | 6.7 | 974 | 11,966 | 50.0% | 38.9% | |
| 37.93% | 29 | 1.2 | 917 | 13,548 | 30.8% | 43.8% | |
| 44.83% | 29 | 5.5 | 834 | 11,290 | 43.8% | 46.1% | |
| 51.85% | 27 | 6.8 | 797 | 12,364 | 66.7% | 40.0% | |
| 44.44% | 27 | 6.5 | 795 | 11,098 | 37.5% | 54.5% | |
| 40.74% | 27 | 5.5 | 771 | 10,951 | 33.3% | 44.4% | |
| 62.96% | 27 | 2.1 | 1,019 | 14,748 | 50.0% | 73.3% | |
| 60.00% | 25 | 6.4 | 786 | 12,139 | 50.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 24 | 5.0 | 812 | 13,667 | 57.1% | 47.1% | |
| 47.83% | 23 | 2.4 | 869 | 13,189 | 33.3% | 63.6% | |
| 52.17% | 23 | 1.1 | 763 | 13,542 | 60.0% | 46.1% | |
| 54.55% | 22 | 4.5 | 810 | 12,646 | 66.7% | 40.0% | |
| 59.09% | 22 | 6.2 | 844 | 11,402 | 58.3% | 60.0% | |
| 42.86% | 21 | 1.1 | 779 | 13,321 | 33.3% | 50.0% | |
| 61.90% | 21 | 5.4 | 985 | 12,233 | 14.3% | 85.7% | |
| 57.14% | 21 | 5.9 | 777 | 11,342 | 62.5% | 53.9% | |
| 42.86% | 21 | 6.4 | 708 | 11,215 | 50.0% | 33.3% | |
| 23.81% | 21 | 1.0 | 698 | 12,599 | 15.4% | 37.5% | |
| 47.62% | 21 | 5.9 | 916 | 10,422 | 45.5% | 50.0% | |
| 45.00% | 20 | 6.7 | 792 | 11,928 | 60.0% | 30.0% | |
| 50.00% | 20 | 1.1 | 721 | 13,308 | 54.5% | 44.4% | |
| 26.32% | 19 | 2.1 | 818 | 12,641 | 0.0% | 45.5% | |
| 36.84% | 19 | 1.5 | 814 | 13,315 | 30.0% | 44.4% | |
| 26.32% | 19 | 2.9 | 787 | 12,971 | 28.6% | 25.0% | |
| 50.00% | 18 | 5.6 | 860 | 12,425 | 71.4% | 36.4% | |
| 52.94% | 17 | 5.8 | 853 | 12,111 | 66.7% | 37.5% | |
| 47.06% | 17 | 7.2 | 919 | 12,344 | 60.0% | 28.6% | |
| 64.71% | 17 | 1.2 | 942 | 13,464 | 50.0% | 72.7% | |
| 50.00% | 16 | 3.4 | 651 | 11,098 | 40.0% | 66.7% | |
| 43.75% | 16 | 1.1 | 651 | 11,626 | 44.4% | 42.9% | |
| 60.00% | 15 | 6.2 | 977 | 11,253 | 42.9% | 75.0% | |
| 66.67% | 15 | 6.2 | 730 | 10,964 | 54.5% | 100.0% | |
| 50.00% | 14 | 7.0 | 871 | 11,693 | 14.3% | 85.7% | |
| 35.71% | 14 | 4.7 | 801 | 11,077 | 33.3% | 40.0% | |
| 69.23% | 13 | 0.7 | 698 | 11,185 | 60.0% | 100.0% | |
| 75.00% | 12 | 1.0 | 966 | 15,176 | 100.0% | 40.0% | |
| 41.67% | 12 | 1.1 | 648 | 14,212 | 25.0% | 50.0% | |
| 63.64% | 11 | 6.2 | 661 | 10,269 | 57.1% | 75.0% | |
| 36.36% | 11 | 6.3 | 713 | 10,796 | 40.0% | 33.3% | |
| 72.73% | 11 | 6.2 | 958 | 11,322 | 83.3% | 60.0% | |
| 80.00% | 10 | 6.0 | 920 | 13,358 | 83.3% | 75.0% | |
| 50.00% | 10 | 2.4 | 777 | 12,749 | 60.0% | 40.0% | |
| 50.00% | 10 | 2.8 | 816 | 12,403 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 10 | 1.7 | 755 | 12,882 | 33.3% | 75.0% | |
| 77.78% | 9 | 6.3 | 912 | 9,336 | 75.0% | 80.0% | |
| 62.50% | 8 | 3.9 | 862 | 12,643 | 50.0% | 75.0% | |
| 12.50% | 8 | 6.2 | 600 | 10,056 | 0.0% | 25.0% | |
| 57.14% | 7 | 5.7 | 844 | 11,169 | 60.0% | 50.0% | |
| 28.57% | 7 | 1.6 | 584 | 10,873 | 50.0% | 0.0% | |
| 85.71% | 7 | 6.7 | 784 | 12,783 | 66.7% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 4.7 | 1,102 | 15,680 | 100.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 5 | 6.2 | 777 | 10,201 | 66.7% | 0.0% | |
| 20.00% | 5 | 6.6 | 761 | 10,607 | 0.0% | 100.0% | |
| 80.00% | 5 | 6.7 | 1,016 | 12,358 | 66.7% | 100.0% | |
| 0.00% | 5 | 6.0 | 555 | 6,989 | 0.0% | 0.0% | |
| 20.00% | 5 | 5.7 | 713 | 9,772 | 0.0% | 33.3% | |
| 40.00% | 5 | 7.0 | 912 | 12,370 | 100.0% | 0.0% | |
Pomóż nam utrzymać dokładność! Jeśli zauważysz nieprawidłowe statystyki, brakujące dane lub jakiekolwiek problemy, Twoja opinia bezpośrednio poprawia jakość naszych danych dla całej społeczności.
Ambessa vs Gwen - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Ambessa przeciwko Gwen w League of Legends?
Ambessa wygrywa matchup Ambessa vs Gwen ze wskaznikiem zwyciestwa 54.5% w porownaniu do 45.5% Gwen, roznica 9.1 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 22 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.7.
Jak radzi sobie Ambessa przeciwko Gwen we wczesnej grze?
We wczesnej grze Ambessa ma przewage nad Gwen z wskaznikiem zwyciestwa 66.7% versus 33.3%. Gracze Ambessa powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Ambessa przeciwko Gwen w poznej grze?
W poznej grze Gwen przejmuje matchup Ambessa vs Gwen ze wskaznikiem zwyciestwa 60.0% w porownaniu do 40.0%. Gwen skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Ambessa vs Gwen?
Ambessa wygrywa matchup przeciwko Gwen ze wskaznikiem zwyciestwa 54.5% w patchu 26.7 League of Legends. Przewaga 9.1 punktow procentowych oznacza, ze Ambessa jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 22 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Ambessa przeciwko Gwen?
Najlepszy build Ambessa przeciwko Gwen zawiera Bluźniercza Hydra, Aksjomatyczny Łuk, Taniec Śmierci with Pancerniaki. This build achieves a 66.7% win rate in the matchup. Sprawdz rozklad matchupu powyzej, aby zobaczyc pelna sciezke przedmiotow i kolejnosc buildu.
Jakie sa najlepsze runy Ambessa przeciwko Gwen?
Najlepsze runy Ambessa przeciwko Gwen uzywaja drzewa glownego Inspiracja z Precyzja jako wtornym. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Ambessa vs Gwen matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Ambessa kontruje Gwen?
Tak, Ambessa ma korzystny matchup przeciwko Gwen ze wskaznikiem zwyciestwa 54.5%. Ambessa strongly counters Gwen na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.7.
Jak grac Ambessa przeciwko Gwen?
Grajac Ambessa przeciwko Gwen, wykorzystaj swoje statystyczne przewagi, tradujac agresywnie podczas korzystnych okien. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Buduj polecane przedmioty i runy dla tego konkretnego matchupu, aby uzyskac najlepsze wyniki.
