
Ambessavs Sion
Ambessa vs Sion to a decisive matchup w LoL patch 26.11. Ambessa wygrywa z 53.7% win rate (+7.4%) przeciwko Sion na podstawie 54 gier. Ambessa wins the early laning phase while Sion scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Ambessa, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Ambessa vs Sion.
Analiza matchupu Ambessa
Użyj menu rozwijanego, aby wybrać przeciwnika i zobaczyć szczegółową analizę, jak Ambessa radzi sobie przeciwko niemu. Otrzymasz wskaźniki wygranych bezpośrednich, statystyki linii, najlepszy build i runy do matchupu oraz analizę wczesnej vs późnej gry — wszystko oparte na prawdziwych danych z rankingu.
Kto wygrywa matchup Ambessa vs Sion?

Podsumowanie starcia Ambessa vs Sion
Starcie Ambessa vs Sion to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 54 ostatnich meczów, Ambessa wygrywa ze współczynnikiem wygranych 53.7% w porównaniu do 46.3% Sion, dając Ambessa przewagę 7.4 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Ambessa kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Sion skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Ambessa musi wykorzystać przewagi zanim Sion osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Sion powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy kontrola tłumu, gdzie Sion prowadzi o 1.0s CC/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Gracze Ambessa mogą pewnie wybierać przeciwko Sion i grać agresywnie od poziomu 1. Staraj się ustanowić dominację na linii wcześnie poprzez korzystne wymiany i odsuwaj Sion 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 Sion
Sion jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Ambessa, wygrywając 3 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Sion ma przewagi w farmienie, kontrola tłumu i sustain, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Ambessa Build Against Sion
Pancerniaki to optymalny wybór butów przeciwko Sion, zapewniający mobilność i statystyki, których Ambessa najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Ambessa przeciwko Sion to Zaćmienie, Taniec Śmierci i Czarny Tasak. 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 Sion. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Ambessa vs Sion.
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 Sion. Ta jednostronna wczesna gra oznacza, że Ambessa może dyktować tempo linii od poziomu 1, kontrolując wymiany, stan fali i priorytet rzeki.
Sion jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 56.7% — 13.3 punktów powyżej Ambessa. Przedłużone gry mocno faworyzują Sion, 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 Sion osiągnie swoje punkty skalowania. Jeśli Sion 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 Sion
Granie z Precyzja głównymi i Determinacja pobocznymi pozwala Ambessa wykorzystać swoją przewagę przeciwko Sion, wzmacniając mocne strony które czynią to starcie korzystnym.
Dane matchupow Ambessa dla patcha 26.11 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 50.00% | 74 | 6.6 | 916 | 11,240 | 53.9% | 45.7% | |
| 41.18% | 68 | 5.6 | 794 | 10,729 | 43.8% | 38.9% | |
| 53.03% | 66 | 1.4 | 780 | 12,352 | 50.0% | 55.6% | |
| 52.38% | 63 | 6.0 | 894 | 11,472 | 45.8% | 56.4% | |
| 39.34% | 61 | 5.8 | 693 | 11,336 | 32.1% | 45.5% | |
| 35.09% | 57 | 2.1 | 745 | 11,962 | 31.8% | 37.1% | |
| 43.86% | 57 | 6.1 | 814 | 10,365 | 41.4% | 46.4% | |
| 43.64% | 55 | 1.5 | 751 | 11,872 | 48.3% | 38.5% | |
| 53.70% | 54 | 6.8 | 1,143 | 11,624 | 66.7% | 43.3% | |
| 40.74% | 54 | 5.9 | 772 | 11,490 | 43.5% | 38.7% | |
| 54.72% | 53 | 1.4 | 817 | 12,905 | 55.0% | 54.5% | |
| 43.40% | 53 | 1.2 | 728 | 11,925 | 30.8% | 55.6% | |
| 42.31% | 52 | 1.7 | 645 | 11,338 | 57.7% | 26.9% | |
| 49.02% | 51 | 4.7 | 813 | 10,519 | 52.0% | 46.1% | |
| 50.00% | 48 | 5.7 | 774 | 11,077 | 47.4% | 51.7% | |
| 46.81% | 47 | 1.0 | 715 | 12,618 | 36.0% | 59.1% | |
| 38.30% | 47 | 4.7 | 781 | 11,234 | 44.4% | 34.5% | |
| 63.83% | 47 | 6.8 | 1,423 | 12,988 | 72.2% | 58.6% | |
| 70.73% | 41 | 5.4 | 908 | 12,675 | 72.7% | 70.0% | |
| 48.78% | 41 | 5.8 | 1,005 | 11,963 | 50.0% | 47.8% | |
| 32.50% | 40 | 1.1 | 642 | 11,993 | 23.8% | 42.1% | |
| 65.00% | 40 | 6.1 | 898 | 10,365 | 48.0% | 93.3% | |
| 38.46% | 39 | 6.4 | 1,098 | 11,424 | 52.4% | 22.2% | |
| 46.15% | 39 | 1.8 | 651 | 10,805 | 38.9% | 52.4% | |
| 50.00% | 38 | 3.6 | 943 | 12,810 | 55.6% | 45.0% | |
| 50.00% | 38 | 1.8 | 799 | 13,034 | 47.1% | 52.4% | |
| 40.54% | 37 | 6.5 | 888 | 11,957 | 42.1% | 38.9% | |
| 52.78% | 36 | 4.9 | 799 | 11,935 | 55.6% | 50.0% | |
| 50.00% | 36 | 5.9 | 1,104 | 12,948 | 50.0% | 50.0% | |
| 48.57% | 35 | 6.2 | 862 | 11,564 | 53.3% | 45.0% | |
| 31.43% | 35 | 6.3 | 900 | 11,287 | 25.0% | 40.0% | |
| 48.57% | 35 | 3.1 | 873 | 12,778 | 46.7% | 50.0% | |
| 38.24% | 34 | 5.5 | 821 | 11,510 | 21.4% | 50.0% | |
| 42.42% | 33 | 6.5 | 801 | 10,551 | 45.0% | 38.5% | |
| 45.45% | 33 | 6.4 | 825 | 12,209 | 52.9% | 37.5% | |
| 40.63% | 32 | 6.0 | 844 | 11,821 | 22.2% | 47.8% | |
| 59.38% | 32 | 0.9 | 713 | 12,480 | 64.7% | 53.3% | |
| 51.61% | 31 | 6.5 | 750 | 10,767 | 56.3% | 46.7% | |
| 51.61% | 31 | 2.3 | 769 | 11,177 | 63.2% | 33.3% | |
| 36.67% | 30 | 3.1 | 734 | 12,708 | 41.2% | 30.8% | |
| 50.00% | 30 | 6.7 | 990 | 12,241 | 50.0% | 50.0% | |
| 51.72% | 29 | 2.4 | 790 | 12,140 | 52.6% | 50.0% | |
| 58.62% | 29 | 6.4 | 893 | 11,837 | 61.5% | 56.3% | |
| 60.71% | 28 | 6.4 | 795 | 11,283 | 60.0% | 61.1% | |
| 50.00% | 28 | 6.3 | 831 | 12,178 | 63.6% | 41.2% | |
| 32.14% | 28 | 5.6 | 760 | 10,091 | 23.5% | 45.5% | |
| 37.04% | 27 | 1.8 | 811 | 12,529 | 18.2% | 50.0% | |
| 37.04% | 27 | 1.4 | 850 | 14,838 | 62.5% | 26.3% | |
| 61.54% | 26 | 6.5 | 914 | 11,631 | 66.7% | 58.8% | |
| 42.31% | 26 | 5.2 | 830 | 11,832 | 50.0% | 35.7% | |
| 42.31% | 26 | 6.0 | 867 | 11,280 | 46.1% | 38.5% | |
| 44.00% | 25 | 6.0 | 863 | 11,111 | 50.0% | 38.5% | |
| 36.00% | 25 | 1.6 | 754 | 11,938 | 30.8% | 41.7% | |
| 28.00% | 25 | 6.7 | 757 | 10,856 | 46.1% | 8.3% | |
| 41.67% | 24 | 5.3 | 790 | 12,047 | 25.0% | 50.0% | |
| 54.17% | 24 | 3.8 | 891 | 12,688 | 58.3% | 50.0% | |
| 73.91% | 23 | 1.4 | 841 | 14,243 | 81.8% | 66.7% | |
| 31.82% | 22 | 6.9 | 919 | 13,488 | 40.0% | 29.4% | |
| 54.55% | 22 | 5.5 | 863 | 13,188 | 25.0% | 71.4% | |
| 38.10% | 21 | 1.4 | 824 | 13,504 | 60.0% | 18.2% | |
| 66.67% | 21 | 1.2 | 805 | 13,923 | 44.4% | 83.3% | |
| 35.00% | 20 | 1.0 | 623 | 13,258 | 22.2% | 45.5% | |
| 57.89% | 19 | 5.7 | 786 | 11,947 | 42.9% | 66.7% | |
| 36.84% | 19 | 6.1 | 714 | 10,306 | 30.0% | 44.4% | |
| 38.89% | 18 | 1.4 | 860 | 14,952 | 42.9% | 36.4% | |
| 38.89% | 18 | 5.5 | 786 | 10,245 | 50.0% | 25.0% | |
| 66.67% | 18 | 6.5 | 808 | 11,721 | 85.7% | 54.5% | |
| 44.44% | 18 | 1.1 | 773 | 12,659 | 20.0% | 75.0% | |
| 47.06% | 17 | 6.7 | 921 | 12,031 | 66.7% | 36.4% | |
| 52.94% | 17 | 5.8 | 826 | 13,074 | 60.0% | 50.0% | |
| 52.94% | 17 | 1.4 | 897 | 12,668 | 50.0% | 57.1% | |
| 50.00% | 16 | 4.2 | 877 | 11,659 | 55.6% | 42.9% | |
| 40.00% | 15 | 5.9 | 662 | 9,628 | 44.4% | 33.3% | |
| 53.33% | 15 | 0.8 | 652 | 11,330 | 33.3% | 66.7% | |
| 50.00% | 14 | 1.3 | 896 | 12,967 | 62.5% | 33.3% | |
| 21.43% | 14 | 1.3 | 739 | 12,324 | 28.6% | 14.3% | |
| 57.14% | 14 | 6.2 | 780 | 11,425 | 44.4% | 80.0% | |
| 35.71% | 14 | 1.0 | 661 | 10,267 | 44.4% | 20.0% | |
| 30.77% | 13 | 6.0 | 900 | 9,866 | 33.3% | 28.6% | |
| 38.46% | 13 | 1.3 | 632 | 11,494 | 42.9% | 33.3% | |
| 76.92% | 13 | 1.5 | 951 | 13,004 | 87.5% | 60.0% | |
| 69.23% | 13 | 1.2 | 856 | 15,045 | 66.7% | 70.0% | |
| 83.33% | 12 | 4.3 | 853 | 12,089 | 75.0% | 100.0% | |
| 75.00% | 12 | 6.1 | 1,011 | 11,826 | 60.0% | 85.7% | |
| 45.45% | 11 | 1.8 | 826 | 14,887 | 0.0% | 62.5% | |
| 77.78% | 9 | 6.1 | 753 | 12,880 | 100.0% | 71.4% | |
| 25.00% | 8 | 6.5 | 783 | 10,569 | 25.0% | 25.0% | |
| 87.50% | 8 | 3.1 | 1,007 | 14,368 | 100.0% | 85.7% | |
| 37.50% | 8 | 1.8 | 973 | 14,360 | 0.0% | 50.0% | |
| 37.50% | 8 | 2.8 | 953 | 13,780 | 0.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 8 | 6.1 | 779 | 9,386 | 50.0% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.7 | 709 | 10,860 | 75.0% | 50.0% | |
| 57.14% | 7 | 4.6 | 1,024 | 12,837 | 100.0% | 50.0% | |
| 28.57% | 7 | 6.5 | 790 | 8,924 | 16.7% | 100.0% | |
| 71.43% | 7 | 6.6 | 941 | 11,715 | 50.0% | 100.0% | |
| 66.67% | 6 | 1.3 | 911 | 13,400 | 66.7% | 66.7% | |
| 60.00% | 5 | 5.5 | 903 | 12,012 | 66.7% | 50.0% | |
| 20.00% | 5 | 0.8 | 620 | 10,989 | 0.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 5 | 6.0 | 746 | 13,659 | 0.0% | 40.0% | |
| 80.00% | 5 | 6.0 | 929 | 11,260 | 50.0% | 100.0% | |
| 40.00% | 5 | 1.0 | 668 | 12,547 | 0.0% | 50.0% | |
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.
Ambessa vs Sion - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Ambessa przeciwko Sion w League of Legends?
Ambessa wygrywa matchup Ambessa vs Sion ze wskaznikiem zwyciestwa 53.7% w porownaniu do 46.3% Sion, roznica 7.4 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 54 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.11.
Jak radzi sobie Ambessa przeciwko Sion we wczesnej grze?
We wczesnej grze Ambessa ma przewage nad Sion 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 Sion w poznej grze?
W poznej grze Sion przejmuje matchup Ambessa vs Sion ze wskaznikiem zwyciestwa 56.7% w porownaniu do 43.3%. Sion skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Ambessa vs Sion?
Ambessa wygrywa matchup przeciwko Sion ze wskaznikiem zwyciestwa 53.7% w patchu 26.11 League of Legends. Przewaga 7.4 punktow procentowych oznacza, ze Ambessa jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 54 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Ambessa przeciwko Sion?
Najlepszy build Ambessa przeciwko Sion zawiera Zaćmienie, Taniec Śmierci, Czarny Tasak 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 Sion?
Najlepsze runy Ambessa przeciwko Sion uzywaja drzewa glownego Precyzja z Determinacja jako wtornym. This rune setup achieves a 60.0% win rate in the Ambessa vs Sion matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Ambessa kontruje Sion?
Tak, Ambessa ma korzystny matchup przeciwko Sion ze wskaznikiem zwyciestwa 53.7%. Ambessa strongly counters Sion na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.11.
Jak grac Ambessa przeciwko Sion?
Grajac Ambessa przeciwko Sion, 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.
