Pantheonvs Kayle
Pantheon vs Kayle to a decisive matchup w LoL patch 26.10. Kayle wygrywa z 53.9% win rate (+7.7%) przeciwko Pantheon na podstawie 65 gier. Pantheon wins the early laning phase while Kayle scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Pantheon, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Pantheon vs Kayle.
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.
Kayle(46.1%)Who Wins the Pantheon vs Kayle Matchup?
Podsumowanie starcia Pantheon vs Kayle
Starcie Pantheon vs Kayle to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 65 ostatnich meczów, Kayle wygrywa ze współczynnikiem wygranych 53.9% w porównaniu do 46.1% Pantheon, dając Kayle przewagę 7.7 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Pantheon kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Kayle skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Pantheon musi wykorzystać przewagi zanim Kayle osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Kayle powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy kontrola tłumu, gdzie Pantheon prowadzi o 0.6s CC/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Kayle ma silną przewagę w tym starciu. Gracze Pantheon powinni grać defensywnie, priorytetyzować bezpieczne farmienie pod wieżą i szukać okazji stworzonych przez presję dżungli lub gdy Kayle się rozciąga. Unikaj przedłużonych wymian i czekaj na walki zespołowe gdzie pozycjonowanie i koordynacja mają większe znaczenie. 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 Pantheon vs Kayle
Pantheon jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Kayle, wygrywając 4 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Pantheon ma przewagi w obrażenia, dochód złota, kontrola tłumu i sustain, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Pantheon Build Against Kayle
Nagolenniki Pasibrzucha to optymalny wybór butów przeciwko Kayle, zapewniający mobilność i statystyki, których Pantheon najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Pantheon przeciwko Kayle to Zaćmienie, Rozdarte Niebo i Włócznia Shojin. Ta kombinacja daje Pantheon 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 Kayle. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Pantheon vs Kayle.
Early Game vs Late Game
Pantheon50.0%Kayle50.0%Pantheon43.9%Kayle56.1%Wczesna gra (pierwsze 15 minut) to rzut monetą między Pantheon a Kayle, z Pantheon trzymającym minimalną przewagę współczynnika wygranych 50.0% (+0.0%). Indywidualne umiejętności i bliskość dżungli będą ważniejsze niż przewaga bohatera we wczesnej fazie liniowania.
Kayle jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 56.1% — 12.2 punktów powyżej Pantheon. Przedłużone gry mocno faworyzują Kayle, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
Dynamika mocy zmienia się w miarę postępu gry — Pantheon ma przewagę wcześnie, ale Kayle stopniowo przejmuje kontrolę. Jednak marginesy są wystarczająco wąskie, że każdy bohater może wygrać na każdym etapie przy odpowiednich zagraniach. Skup się na braniu przewag gdy je masz zamiast czekać na konkretną fazę gry.
Best Pantheon Runes Against Kayle
Precyzja
Czarnoksięstwo
Konfiguracja run Precyzja i Czarnoksięstwo daje Pantheon najlepsze narzędzia do rywalizacji z Kayle w tym trudnym starciu, kompensując statystyczne wady optymalnymi synergiami run.
Dane matchupow Pantheon dla patcha 26.10 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Pantheon, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Pantheon, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 49.25% | 268 | 1.9 | 686 | 11,169 | 49.1% | 49.4% | |
| 50.59% | 253 | 1.5 | 653 | 10,062 | 43.2% | 56.3% | |
| 42.42% | 198 | 1.5 | 657 | 9,791 | 38.0% | 46.2% | |
| 42.46% | 179 | 1.6 | 668 | 9,867 | 37.2% | 46.5% | |
| 54.12% | 170 | 4.9 | 852 | 12,113 | 50.0% | 56.3% | |
| 50.31% | 163 | 1.6 | 703 | 10,910 | 55.6% | 47.0% | |
| 51.57% | 159 | 1.6 | 696 | 10,533 | 54.0% | 49.4% | |
| 45.75% | 153 | 1.7 | 689 | 10,550 | 55.0% | 39.8% | |
| 48.23% | 141 | 1.6 | 675 | 10,269 | 44.4% | 51.3% | |
| 50.74% | 136 | 1.7 | 712 | 10,483 | 55.8% | 47.6% | |
| 47.37% | 133 | 1.7 | 699 | 10,204 | 46.4% | 48.0% | |
| 56.59% | 129 | 5.7 | 943 | 10,973 | 59.7% | 53.7% | |
| 52.03% | 123 | 5.0 | 907 | 11,219 | 54.0% | 50.7% | |
| 59.66% | 119 | 5.2 | 918 | 12,015 | 60.0% | 59.4% | |
| 45.38% | 119 | 2.6 | 807 | 11,096 | 44.4% | 46.0% | |
| 46.02% | 113 | 1.5 | 663 | 9,897 | 42.5% | 48.5% | |
| 59.26% | 108 | 2.1 | 773 | 10,360 | 61.4% | 56.9% | |
| 54.29% | 105 | 5.4 | 985 | 11,234 | 52.0% | 56.4% | |
| 47.06% | 102 | 5.3 | 964 | 11,801 | 57.1% | 40.0% | |
| 52.48% | 101 | 5.5 | 915 | 10,976 | 56.9% | 48.0% | |
| 49.49% | 99 | 4.5 | 774 | 11,342 | 61.1% | 42.9% | |
| 50.52% | 97 | 1.3 | 694 | 11,615 | 52.3% | 49.1% | |
| 53.33% | 90 | 1.6 | 787 | 11,494 | 50.0% | 54.8% | |
| 48.28% | 87 | 1.5 | 635 | 10,384 | 66.7% | 35.3% | |
| 55.17% | 87 | 1.5 | 673 | 10,356 | 58.8% | 52.8% | |
| 52.94% | 85 | 1.7 | 655 | 9,872 | 50.0% | 55.3% | |
| 48.19% | 83 | 3.3 | 902 | 12,096 | 47.2% | 48.9% | |
| 50.00% | 82 | 1.6 | 689 | 9,694 | 57.1% | 42.5% | |
| 51.95% | 77 | 1.5 | 654 | 10,151 | 59.4% | 46.7% | |
| 47.37% | 76 | 2.8 | 759 | 11,417 | 41.4% | 51.1% | |
| 51.32% | 76 | 4.9 | 930 | 12,494 | 57.6% | 46.5% | |
| 45.33% | 75 | 2.8 | 711 | 10,390 | 32.4% | 56.1% | |
| 59.46% | 74 | 2.3 | 721 | 11,070 | 51.9% | 63.8% | |
| 47.30% | 74 | 1.5 | 635 | 10,525 | 51.7% | 44.4% | |
| 54.79% | 73 | 5.1 | 898 | 11,513 | 65.6% | 46.3% | |
| 53.42% | 73 | 4.0 | 805 | 10,804 | 58.5% | 46.9% | |
| 52.86% | 70 | 4.0 | 838 | 10,225 | 47.4% | 59.4% | |
| 44.29% | 70 | 1.3 | 700 | 11,162 | 44.4% | 44.2% | |
| 45.59% | 68 | 1.6 | 728 | 10,599 | 46.4% | 45.0% | |
| 48.53% | 68 | 2.2 | 783 | 11,938 | 46.7% | 50.0% | |
| 55.88% | 68 | 4.5 | 886 | 12,029 | 45.5% | 65.7% | |
| 46.27% | 67 | 0.9 | 659 | 11,607 | 53.3% | 40.5% | |
| 53.73% | 67 | 4.9 | 1,096 | 11,536 | 45.8% | 58.1% | |
| 46.15% | 65 | 6.0 | 878 | 11,574 | 50.0% | 43.9% | |
| 39.06% | 64 | 1.0 | 755 | 12,086 | 54.2% | 30.0% | |
| 46.03% | 63 | 5.8 | 890 | 11,303 | 36.4% | 56.7% | |
| 35.00% | 60 | 1.3 | 753 | 12,070 | 28.0% | 40.0% | |
| 51.67% | 60 | 3.6 | 846 | 11,729 | 46.4% | 56.3% | |
| 58.33% | 60 | 1.3 | 676 | 11,225 | 45.2% | 72.4% | |
| 42.37% | 59 | 4.9 | 889 | 12,247 | 36.8% | 45.0% | |
| 44.83% | 58 | 0.9 | 726 | 12,780 | 47.6% | 43.2% | |
| 50.00% | 56 | 3.8 | 919 | 11,131 | 41.7% | 56.3% | |
| 28.57% | 56 | 5.5 | 808 | 10,584 | 25.0% | 30.6% | |
| 57.14% | 56 | 1.3 | 720 | 10,462 | 62.1% | 51.9% | |
| 57.41% | 54 | 6.3 | 884 | 11,597 | 69.6% | 48.4% | |
| 51.85% | 54 | 5.0 | 949 | 11,903 | 50.0% | 52.9% | |
| 47.17% | 53 | 1.7 | 790 | 12,568 | 42.1% | 50.0% | |
| 51.92% | 52 | 2.7 | 826 | 11,231 | 43.5% | 58.6% | |
| 44.23% | 52 | 2.2 | 715 | 10,383 | 43.5% | 44.8% | |
| 49.02% | 51 | 5.6 | 864 | 12,266 | 50.0% | 48.6% | |
| 56.00% | 50 | 5.7 | 989 | 12,215 | 54.2% | 57.7% | |
| 44.90% | 49 | 4.7 | 892 | 11,826 | 40.9% | 48.1% | |
| 65.31% | 49 | 5.3 | 908 | 10,972 | 59.3% | 72.7% | |
| 55.10% | 49 | 3.2 | 782 | 11,630 | 47.6% | 60.7% | |
| 54.17% | 48 | 5.3 | 934 | 10,158 | 52.0% | 56.5% | |
| 51.06% | 47 | 1.6 | 705 | 10,372 | 50.0% | 51.6% | |
| 55.32% | 47 | 4.8 | 968 | 12,769 | 70.0% | 44.4% | |
| 39.13% | 46 | 1.4 | 756 | 10,207 | 36.4% | 41.7% | |
| 50.00% | 46 | 5.3 | 896 | 12,162 | 66.7% | 39.3% | |
| 45.65% | 46 | 1.1 | 657 | 11,141 | 47.6% | 44.0% | |
| 43.48% | 46 | 1.3 | 701 | 12,470 | 46.1% | 42.4% | |
| 44.44% | 45 | 4.5 | 814 | 10,817 | 45.0% | 44.0% | |
| 42.22% | 45 | 5.3 | 895 | 12,115 | 33.3% | 48.1% | |
| 31.82% | 44 | 5.1 | 1,086 | 11,278 | 31.8% | 31.8% | |
| 58.14% | 43 | 1.8 | 730 | 10,994 | 66.7% | 54.8% | |
| 53.49% | 43 | 5.2 | 900 | 10,706 | 65.0% | 43.5% | |
| 37.21% | 43 | 0.9 | 845 | 12,806 | 35.7% | 37.9% | |
| 51.16% | 43 | 1.6 | 664 | 9,481 | 60.9% | 40.0% | |
| 40.48% | 42 | 1.7 | 708 | 9,721 | 26.3% | 52.2% | |
| 47.50% | 40 | 1.0 | 782 | 12,544 | 36.8% | 57.1% | |
| 57.50% | 40 | 5.1 | 811 | 10,831 | 60.0% | 55.0% | |
| 41.03% | 39 | 1.4 | 591 | 8,469 | 44.0% | 35.7% | |
| 55.26% | 38 | 5.9 | 924 | 11,340 | 40.0% | 65.2% | |
| 51.35% | 37 | 5.5 | 852 | 10,659 | 42.1% | 61.1% | |
| 72.97% | 37 | 3.9 | 851 | 11,212 | 76.2% | 68.8% | |
| 58.33% | 36 | 3.0 | 837 | 12,003 | 68.4% | 47.1% | |
| 33.33% | 36 | 1.4 | 646 | 9,363 | 35.3% | 31.6% | |
| 54.29% | 35 | 3.1 | 869 | 12,854 | 14.3% | 64.3% | |
| 47.06% | 34 | 5.4 | 880 | 11,172 | 50.0% | 42.9% | |
| 38.24% | 34 | 4.0 | 917 | 12,629 | 42.9% | 37.0% | |
| 55.88% | 34 | 5.7 | 875 | 10,127 | 52.0% | 66.7% | |
| 60.61% | 33 | 5.5 | 1,038 | 12,440 | 85.7% | 42.1% | |
| 51.52% | 33 | 3.0 | 798 | 12,237 | 63.6% | 45.5% | |
| 59.38% | 32 | 3.6 | 838 | 13,947 | 40.0% | 68.2% | |
| 53.13% | 32 | 4.7 | 949 | 11,509 | 53.9% | 52.6% | |
| 56.25% | 32 | 4.7 | 856 | 11,113 | 64.3% | 50.0% | |
| 50.00% | 32 | 3.8 | 890 | 10,857 | 37.5% | 62.5% | |
| 53.13% | 32 | 2.7 | 762 | 12,467 | 41.7% | 60.0% | |
| 53.13% | 32 | 4.8 | 887 | 11,515 | 25.0% | 70.0% | |
| 45.16% | 31 | 3.7 | 816 | 11,323 | 50.0% | 41.2% | |
| 35.48% | 31 | 4.5 | 846 | 10,419 | 35.0% | 36.4% | |
| 61.29% | 31 | 5.0 | 886 | 12,282 | 50.0% | 66.7% | |
| 37.93% | 29 | 1.1 | 745 | 11,451 | 44.4% | 27.3% | |
| 35.71% | 28 | 0.8 | 684 | 11,006 | 42.9% | 28.6% | |
| 33.33% | 27 | 4.3 | 801 | 12,078 | 22.2% | 38.9% | |
| 50.00% | 26 | 3.4 | 704 | 11,217 | 50.0% | 50.0% | |
| 42.31% | 26 | 3.8 | 764 | 9,679 | 46.7% | 36.4% | |
| 36.00% | 25 | 4.3 | 662 | 11,585 | 42.9% | 33.3% | |
| 83.33% | 24 | 5.1 | 905 | 11,955 | 70.0% | 92.9% | |
| 66.67% | 24 | 5.5 | 829 | 10,290 | 72.7% | 61.5% | |
| 41.67% | 24 | 1.8 | 798 | 11,622 | 53.9% | 27.3% | |
| 62.50% | 24 | 5.3 | 1,026 | 10,673 | 75.0% | 37.5% | |
| 34.78% | 23 | 4.5 | 854 | 11,918 | 37.5% | 33.3% | |
| 60.87% | 23 | 4.4 | 981 | 11,304 | 72.7% | 50.0% | |
| 63.64% | 22 | 4.2 | 923 | 12,214 | 55.6% | 69.2% | |
| 59.09% | 22 | 1.6 | 668 | 10,665 | 45.5% | 72.7% | |
| 31.82% | 22 | 5.0 | 800 | 12,137 | 11.1% | 46.1% | |
| 59.09% | 22 | 5.0 | 920 | 11,809 | 80.0% | 41.7% | |
| 45.45% | 22 | 5.1 | 839 | 12,117 | 33.3% | 53.9% | |
| 72.73% | 22 | 3.7 | 751 | 11,448 | 77.8% | 69.2% | |
| 33.33% | 21 | 1.3 | 851 | 13,917 | 40.0% | 31.3% | |
| 38.10% | 21 | 1.2 | 726 | 13,297 | 14.3% | 50.0% | |
| 42.86% | 21 | 5.0 | 674 | 11,000 | 28.6% | 50.0% | |
| 38.10% | 21 | 1.7 | 664 | 12,755 | 60.0% | 31.3% | |
| 33.33% | 21 | 5.6 | 1,026 | 11,391 | 25.0% | 38.5% | |
| 47.62% | 21 | 1.8 | 626 | 9,487 | 36.4% | 60.0% | |
| 38.10% | 21 | 1.6 | 784 | 12,076 | 25.0% | 46.1% | |
| 45.00% | 20 | 1.5 | 703 | 11,957 | 16.7% | 57.1% | |
| 55.00% | 20 | 2.2 | 787 | 12,243 | 55.6% | 54.5% | |
| 50.00% | 18 | 2.8 | 881 | 11,599 | 50.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 18 | 1.1 | 684 | 10,664 | 12.5% | 50.0% | |
| 61.11% | 18 | 5.3 | 893 | 13,133 | 75.0% | 57.1% | |
| 41.18% | 17 | 4.6 | 708 | 9,283 | 44.4% | 37.5% | |
| 64.71% | 17 | 5.1 | 937 | 12,122 | 71.4% | 60.0% | |
| 52.94% | 17 | 0.9 | 850 | 11,197 | 42.9% | 60.0% | |
| 64.71% | 17 | 5.8 | 881 | 12,847 | 80.0% | 58.3% | |
| 68.75% | 16 | 5.6 | 1,014 | 11,610 | 85.7% | 55.6% | |
| 43.75% | 16 | 1.4 | 713 | 10,590 | 71.4% | 22.2% | |
| 60.00% | 15 | 5.5 | 869 | 10,930 | 50.0% | 71.4% | |
| 40.00% | 15 | 0.7 | 727 | 12,203 | 28.6% | 50.0% | |
| 33.33% | 15 | 5.8 | 1,170 | 13,285 | 66.7% | 11.1% | |
| 57.14% | 14 | 4.4 | 810 | 10,245 | 66.7% | 40.0% | |
| 35.71% | 14 | 1.3 | 647 | 10,844 | 28.6% | 42.9% | |
| 30.77% | 13 | 0.7 | 693 | 10,205 | 33.3% | 28.6% | |
| 46.15% | 13 | 5.3 | 910 | 11,769 | 42.9% | 50.0% | |
| 41.67% | 12 | 4.3 | 729 | 11,331 | 44.4% | 33.3% | |
| 54.55% | 11 | 5.7 | 739 | 11,325 | 50.0% | 60.0% | |
| 72.73% | 11 | 4.3 | 943 | 12,609 | 50.0% | 85.7% | |
| 72.73% | 11 | 3.0 | 962 | 13,947 | 50.0% | 77.8% | |
| 40.00% | 10 | 1.4 | 761 | 12,518 | 50.0% | 33.3% | |
| 44.44% | 9 | 3.5 | 701 | 11,349 | 75.0% | 20.0% | |
| 25.00% | 8 | 2.0 | 702 | 11,296 | 33.3% | 0.0% | |
| 71.43% | 7 | 5.0 | 884 | 13,341 | 66.7% | 75.0% | |
| 50.00% | 6 | 3.8 | 725 | 13,776 | 0.0% | 50.0% | |
| 20.00% | 5 | 5.5 | 843 | 11,354 | 0.0% | 25.0% | |
| 80.00% | 5 | 5.5 | 1,084 | 12,004 | 100.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 4.9 | 972 | 14,619 | 100.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 4.8 | 916 | 12,540 | 100.0% | 50.0% | |
Pomóż nam utrzymać dokładność! Jeśli zauważysz nieprawidłowe statystyki, brakujące dane lub jakiekolwiek problemy, Twoja opinia bezpośrednio poprawia jakość naszych danych dla całej społeczności.
Pantheon vs Kayle - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Pantheon przeciwko Kayle w League of Legends?
Kayle wygrywa matchup Pantheon vs Kayle ze wskaznikiem zwyciestwa 53.9% w porownaniu do 46.1% Pantheon, roznica 7.7 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 65 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.10.
Jak radzi sobie Pantheon przeciwko Kayle we wczesnej grze?
We wczesnej grze Pantheon ma przewage nad Kayle z wskaznikiem zwyciestwa 50.0% versus 50.0%. Gracze Pantheon powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Pantheon przeciwko Kayle w poznej grze?
W poznej grze Kayle przejmuje matchup Pantheon vs Kayle ze wskaznikiem zwyciestwa 56.1% w porownaniu do 43.9%. Kayle skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Pantheon vs Kayle?
Kayle wygrywa matchup przeciwko Pantheon ze wskaznikiem zwyciestwa 53.9% w patchu 26.10 League of Legends. Przewaga 7.7 punktow procentowych oznacza, ze Kayle jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 65 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Pantheon przeciwko Kayle?
Najlepszy build Pantheon przeciwko Kayle zawiera Zaćmienie, Rozdarte Niebo, Włócznia Shojin with Nagolenniki Pasibrzucha. 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 Pantheon przeciwko Kayle?
Najlepsze runy Pantheon przeciwko Kayle uzywaja drzewa glownego Precyzja z Czarnoksięstwo jako wtornym. This rune setup achieves a 45.5% win rate in the Pantheon vs Kayle matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Pantheon kontruje Kayle?
Nie, Pantheon ma trudnosci przeciwko Kayle z zaledwie 46.1% wskaznikiem zwyciestwa. Kayle ma przewage w tym matchupie. Gracze Pantheon powinni skupic sie na bezpiecznym farmie i unikac dlugich tradow, aby zminimalizowac przewage Kayle.
Jak grac Pantheon przeciwko Kayle?
Grajac Pantheon przeciwko Kayle, graj ostroznie i unikaj skokow mocy Kayle. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Kayle has the statistical advantage at most stages. Uzyj buildu i run specyficznych dla matchupu powyzej, aby zoptymalizowac swoje szanse.