Pantheonvs Olaf
Pantheon vs Olaf é um confronto a decisive no LoL patch 26.11. Olaf vence com 64.5% de win rate (+29.0%) sobre Pantheon baseado em 31 partidas. Olaf holds the advantage in both the early and late game. Abaixo você encontrará o melhor build, runas, estatísticas de lane e estratégias de Pantheon para o confronto Pantheon vs Olaf.
Análise de Matchup de Pantheon
Use o menu suspenso para selecionar um oponente e ver uma análise detalhada de como Pantheon se sai contra ele. Você obterá taxas de vitória diretas, estatísticas de lane, a melhor build e runas para o matchup, e análise de early vs late game — tudo baseado em dados reais de ranqueada.
Quem vence o matchup Pantheon vs Olaf?
Resumo do confronto Pantheon vs Olaf
O confronto Pantheon vs Olaf é um confronto decisivo no jogo ranqueado de League of Legends. Com base em 31 partidas recentes analisadas, Olaf vence com uma taxa de vitória de 64.5% comparada aos 35.5% de Pantheon, dando a Olaf uma vantagem de 29.0 pontos percentuais. Olaf domina em cada estágio — desde a rota inicial até as lutas de equipe tardias. Esta vantagem consistente torna difícil para os jogadores de Pantheon encontrar janelas favoráveis, então estratégias dependentes de equipe e evitar confrontos solo são essenciais. A maior diferença estatística é em sustain, onde Olaf lidera por 751 HP/min — uma diferença que influencia fortemente o resultado de trocas e escaramuças. Olaf tem uma forte vantagem neste confronto. Jogadores de Pantheon devem jogar defensivamente, priorizar farm seguro sob a torre, e procurar oportunidades criadas pela pressão da selva ou quando Olaf se estende demais. Evite trocas prolongadas e espere por lutas de equipe onde posicionamento e coordenação importam mais. Entender essas dinâmicas de confronto é essencial para decisões de seleção de campeão e estratégia durante o jogo ao enfrentar este oponente de rota.
Análise da fase de rotas Pantheon vs Olaf
Olaf é favorecido durante a fase de rotas contra Pantheon, vencendo 3 de 5 categorias estatísticas chave. Olaf tem vantagens em farm, renda de ouro e sustain, tornando-o o laner mais forte neste confronto.
Best Pantheon Build Against Olaf
Botas Galvanizadas de Aço é a escolha ótima de botas contra Olaf, fornecendo a mobilidade e estatísticas que Pantheon mais precisa neste confronto. Os itens principais de melhor desempenho para Pantheon contra Olaf são Presa da Serpente, Eclipse e Cutelo Negro. Esta combinação dá a Pantheon um equilíbrio efetivo de dano, sobrevivência e utilidade para o confronto. Esta build alcança uma sólida taxa de vitória de 50.0% em 2 partidas, provando ser um caminho de itens confiável ao enfrentar Olaf. Ajustes podem ser necessários baseados em composições de equipe e estado do jogo, mas esta build fornece a fundação mais forte para o confronto Pantheon vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Pantheon46.7%
Olaf53.3%Pantheon25.0%Olaf75.0%Olaf domina o jogo inicial (primeiros 15 minutos) com uma impressionante taxa de vitória de 53.3% — uma vantagem de 6.7 pontos percentuais sobre Pantheon. Este jogo inicial desequilibrado significa que Olaf pode ditar o ritmo da rota desde o nível 1, controlando trocas, estado de onda e prioridade de rio.
Olaf é muito superior no jogo tardio (25+ minutos), ostentando uma taxa de vitória de 75.0% — 50.0 pontos acima de Pantheon. Jogos estendidos favorecem fortemente Olaf, cujo kit e escalamento os tornam uma força dominante em lutas de equipe e controle de objetivos.
Olaf mantém a vantagem em cada estágio do jogo, tornando este um confronto consistentemente favorável da rota até as lutas de equipe tardias. Jogadores de Pantheon devem procurar outplays, estratégias dependentes de equipe e picks ao invés de confiar em escalamento para vencer este confronto.
Best Pantheon Runes Against Olaf
Precisão
Feitiçaria
A configuração de runas Precisão e Feitiçaria dá a Pantheon as melhores ferramentas para competir contra Olaf neste confronto difícil, compensando as desvantagens estatísticas com sinergias de runas ótimas.
Dados de matchup de Pantheon para o patch 26.11 de League of Legends. A tabela abaixo mostra a taxa de vitoria, diferenca de ouro e estatisticas de desempenho de Pantheon contra cada campeao na meta atual. Clique em qualquer nome de campeao para ver uma analise detalhada incluindo o melhor build de Pantheon, runas, estatisticas de rota e analise de early vs late game para esse matchup especifico.
Oponente | Taxa de Vitória | Partidas | CS/min | Dano/min | Ouro/partida | TV Inicial | TV Final |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 51.56% | 192 | 1.6 | 710 | 10,530 | 48.8% | 53.7% | |
| 45.83% | 192 | 2.0 | 646 | 10,050 | 43.3% | 48.0% | |
| 48.13% | 160 | 1.6 | 701 | 10,561 | 46.8% | 49.4% | |
| 46.53% | 144 | 1.6 | 662 | 10,141 | 52.0% | 40.6% | |
| 43.48% | 138 | 1.6 | 709 | 10,541 | 41.2% | 44.8% | |
| 46.15% | 130 | 1.7 | 674 | 10,681 | 40.9% | 48.8% | |
| 43.75% | 128 | 4.4 | 810 | 11,657 | 38.3% | 46.9% | |
| 46.67% | 120 | 1.6 | 725 | 10,327 | 55.1% | 40.9% | |
| 44.92% | 118 | 5.7 | 875 | 11,362 | 46.8% | 43.7% | |
| 42.59% | 108 | 5.4 | 908 | 11,268 | 46.3% | 38.9% | |
| 45.28% | 106 | 1.6 | 668 | 10,085 | 38.8% | 50.9% | |
| 44.76% | 105 | 5.4 | 893 | 10,776 | 46.0% | 43.6% | |
| 54.46% | 101 | 4.7 | 761 | 11,281 | 60.5% | 50.8% | |
| 46.94% | 98 | 5.1 | 824 | 10,670 | 41.5% | 50.9% | |
| 52.58% | 97 | 2.6 | 899 | 11,208 | 36.6% | 64.3% | |
| 59.38% | 96 | 1.6 | 692 | 11,255 | 55.9% | 61.3% | |
| 55.79% | 95 | 5.5 | 994 | 12,385 | 65.1% | 48.1% | |
| 41.49% | 94 | 2.0 | 736 | 10,826 | 41.7% | 41.4% | |
| 48.89% | 90 | 5.2 | 986 | 10,977 | 57.5% | 39.5% | |
| 47.19% | 89 | 2.1 | 672 | 10,559 | 54.0% | 42.3% | |
| 47.13% | 87 | 1.7 | 643 | 9,646 | 52.0% | 40.5% | |
| 44.05% | 84 | 2.1 | 796 | 11,052 | 41.9% | 45.3% | |
| 53.75% | 80 | 5.4 | 959 | 12,142 | 63.6% | 46.8% | |
| 45.00% | 80 | 1.7 | 761 | 13,105 | 67.9% | 32.7% | |
| 57.69% | 78 | 1.6 | 588 | 9,792 | 62.5% | 52.6% | |
| 42.86% | 77 | 1.7 | 673 | 9,861 | 51.4% | 35.7% | |
| 41.56% | 77 | 1.7 | 628 | 9,754 | 40.0% | 42.9% | |
| 43.06% | 72 | 1.6 | 590 | 9,561 | 48.5% | 38.5% | |
| 57.14% | 70 | 4.4 | 949 | 12,449 | 41.7% | 65.2% | |
| 64.29% | 70 | 2.5 | 818 | 12,326 | 63.6% | 64.6% | |
| 46.38% | 69 | 4.8 | 863 | 11,485 | 41.9% | 50.0% | |
| 49.23% | 65 | 5.0 | 946 | 11,785 | 56.0% | 45.0% | |
| 37.50% | 64 | 5.2 | 1,142 | 10,640 | 45.2% | 30.3% | |
| 46.77% | 62 | 4.3 | 831 | 11,015 | 51.7% | 42.4% | |
| 42.62% | 61 | 4.9 | 1,054 | 11,971 | 47.1% | 40.9% | |
| 46.67% | 60 | 3.0 | 840 | 10,918 | 37.9% | 54.8% | |
| 40.68% | 59 | 1.3 | 750 | 11,709 | 44.0% | 38.2% | |
| 40.68% | 59 | 0.9 | 675 | 11,680 | 33.3% | 48.3% | |
| 44.64% | 56 | 1.8 | 695 | 10,417 | 42.3% | 46.7% | |
| 41.82% | 55 | 2.9 | 740 | 11,007 | 30.0% | 56.0% | |
| 45.45% | 55 | 5.2 | 906 | 11,247 | 47.1% | 44.7% | |
| 44.44% | 54 | 1.4 | 729 | 12,036 | 29.2% | 56.7% | |
| 52.83% | 53 | 5.4 | 962 | 10,416 | 65.4% | 40.7% | |
| 45.28% | 53 | 5.0 | 878 | 10,609 | 62.5% | 31.0% | |
| 46.15% | 52 | 6.0 | 928 | 11,564 | 43.5% | 48.3% | |
| 50.00% | 52 | 3.4 | 946 | 12,340 | 44.0% | 55.6% | |
| 47.06% | 51 | 5.1 | 892 | 11,670 | 57.9% | 40.6% | |
| 48.00% | 50 | 1.5 | 747 | 12,059 | 56.5% | 40.7% | |
| 38.00% | 50 | 5.4 | 850 | 10,778 | 37.5% | 38.5% | |
| 56.00% | 50 | 1.6 | 772 | 11,126 | 57.1% | 55.2% | |
| 53.06% | 49 | 3.3 | 885 | 11,442 | 43.5% | 61.5% | |
| 55.10% | 49 | 1.2 | 774 | 13,281 | 56.3% | 54.5% | |
| 48.94% | 47 | 1.5 | 655 | 10,695 | 42.1% | 53.6% | |
| 61.70% | 47 | 5.3 | 984 | 12,494 | 60.0% | 63.0% | |
| 45.65% | 46 | 4.4 | 830 | 11,847 | 41.2% | 48.3% | |
| 43.48% | 46 | 3.3 | 781 | 10,971 | 34.6% | 55.0% | |
| 53.33% | 45 | 2.5 | 714 | 10,465 | 44.4% | 59.3% | |
| 62.22% | 45 | 2.6 | 778 | 10,996 | 60.0% | 63.3% | |
| 60.00% | 45 | 5.9 | 846 | 11,090 | 61.5% | 57.9% | |
| 56.82% | 44 | 4.9 | 907 | 11,929 | 40.0% | 65.5% | |
| 47.73% | 44 | 4.8 | 770 | 11,457 | 56.3% | 42.9% | |
| 47.73% | 44 | 2.3 | 761 | 10,676 | 60.0% | 41.4% | |
| 51.16% | 43 | 4.7 | 933 | 11,628 | 45.5% | 53.1% | |
| 40.48% | 42 | 1.5 | 619 | 9,396 | 52.2% | 26.3% | |
| 45.24% | 42 | 5.5 | 863 | 11,805 | 43.8% | 46.1% | |
| 57.14% | 42 | 1.8 | 777 | 12,607 | 64.3% | 53.6% | |
| 50.00% | 42 | 4.9 | 786 | 11,701 | 56.3% | 46.1% | |
| 41.46% | 41 | 5.2 | 780 | 10,053 | 26.1% | 61.1% | |
| 53.66% | 41 | 5.0 | 816 | 10,313 | 41.2% | 62.5% | |
| 48.78% | 41 | 1.6 | 641 | 10,105 | 45.5% | 52.6% | |
| 47.50% | 40 | 2.0 | 721 | 9,190 | 50.0% | 44.4% | |
| 47.50% | 40 | 1.4 | 679 | 10,078 | 57.1% | 36.8% | |
| 50.00% | 40 | 5.3 | 957 | 11,736 | 50.0% | 50.0% | |
| 47.50% | 40 | 4.0 | 747 | 10,766 | 55.0% | 40.0% | |
| 35.00% | 40 | 4.1 | 845 | 10,930 | 26.7% | 40.0% | |
| 38.46% | 39 | 5.6 | 1,051 | 12,320 | 33.3% | 40.7% | |
| 47.37% | 38 | 5.9 | 833 | 11,832 | 50.0% | 45.8% | |
| 48.65% | 37 | 1.6 | 738 | 10,766 | 63.6% | 42.3% | |
| 40.54% | 37 | 1.5 | 735 | 10,868 | 56.3% | 28.6% | |
| 40.54% | 37 | 1.1 | 685 | 12,590 | 46.1% | 37.5% | |
| 47.22% | 36 | 4.4 | 766 | 11,089 | 44.4% | 50.0% | |
| 44.44% | 36 | 1.5 | 605 | 10,070 | 36.4% | 48.0% | |
| 42.86% | 35 | 4.7 | 842 | 10,891 | 33.3% | 52.9% | |
| 54.29% | 35 | 5.8 | 770 | 11,583 | 75.0% | 36.8% | |
| 45.71% | 35 | 1.0 | 734 | 11,598 | 42.9% | 47.6% | |
| 47.06% | 34 | 5.7 | 897 | 11,323 | 66.7% | 25.0% | |
| 50.00% | 34 | 1.1 | 683 | 12,420 | 50.0% | 50.0% | |
| 48.48% | 33 | 4.6 | 838 | 11,251 | 42.1% | 57.1% | |
| 69.70% | 33 | 5.2 | 947 | 12,225 | 84.6% | 60.0% | |
| 48.48% | 33 | 2.8 | 742 | 10,938 | 55.6% | 40.0% | |
| 42.42% | 33 | 3.4 | 878 | 11,817 | 60.0% | 34.8% | |
| 46.88% | 32 | 5.5 | 928 | 12,389 | 27.3% | 57.1% | |
| 41.94% | 31 | 5.5 | 983 | 11,071 | 41.2% | 42.9% | |
| 58.06% | 31 | 5.5 | 865 | 10,834 | 38.5% | 72.2% | |
| 35.48% | 31 | 5.1 | 903 | 11,909 | 46.7% | 25.0% | |
| 53.57% | 28 | 1.8 | 704 | 11,459 | 66.7% | 43.8% | |
| 60.71% | 28 | 5.2 | 945 | 12,262 | 58.3% | 62.5% | |
| 42.86% | 28 | 1.8 | 746 | 12,809 | 80.0% | 34.8% | |
| 42.86% | 28 | 1.1 | 765 | 12,724 | 33.3% | 50.0% | |
| 48.15% | 27 | 1.9 | 730 | 11,595 | 41.7% | 53.3% | |
| 33.33% | 27 | 1.6 | 722 | 10,454 | 42.9% | 23.1% | |
| 48.15% | 27 | 4.8 | 769 | 12,224 | 37.5% | 52.6% | |
| 62.96% | 27 | 5.1 | 783 | 10,921 | 64.3% | 61.5% | |
| 57.69% | 26 | 3.8 | 812 | 12,621 | 58.3% | 57.1% | |
| 40.00% | 25 | 0.8 | 609 | 10,484 | 36.4% | 42.9% | |
| 43.48% | 23 | 5.3 | 624 | 10,480 | 42.9% | 44.4% | |
| 43.48% | 23 | 5.9 | 848 | 11,777 | 54.5% | 33.3% | |
| 52.17% | 23 | 0.8 | 735 | 12,470 | 72.7% | 33.3% | |
| 50.00% | 22 | 3.3 | 864 | 11,397 | 61.5% | 33.3% | |
| 68.18% | 22 | 4.9 | 899 | 11,232 | 77.8% | 61.5% | |
| 52.38% | 21 | 4.7 | 848 | 12,486 | 75.0% | 38.5% | |
| 57.14% | 21 | 4.6 | 785 | 11,272 | 57.1% | 57.1% | |
| 38.10% | 21 | 1.5 | 756 | 12,252 | 30.8% | 50.0% | |
| 35.00% | 20 | 1.5 | 690 | 11,140 | 42.9% | 30.8% | |
| 38.89% | 18 | 1.6 | 713 | 12,757 | 28.6% | 45.5% | |
| 44.44% | 18 | 5.2 | 937 | 11,867 | 14.3% | 63.6% | |
| 38.89% | 18 | 5.8 | 978 | 10,604 | 27.3% | 57.1% | |
| 52.94% | 17 | 5.6 | 820 | 12,341 | 62.5% | 44.4% | |
| 56.25% | 16 | 2.8 | 704 | 8,920 | 70.0% | 33.3% | |
| 50.00% | 16 | 0.9 | 721 | 12,873 | 60.0% | 45.5% | |
| 40.00% | 15 | 5.6 | 1,181 | 14,586 | 66.7% | 33.3% | |
| 71.43% | 14 | 4.7 | 939 | 12,752 | 66.7% | 75.0% | |
| 50.00% | 14 | 5.3 | 966 | 13,756 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 14 | 2.1 | 821 | 14,112 | 100.0% | 36.4% | |
| 42.86% | 14 | 1.3 | 847 | 12,311 | 42.9% | 42.9% | |
| 78.57% | 14 | 2.2 | 617 | 8,534 | 75.0% | 83.3% | |
| 57.14% | 14 | 4.8 | 1,102 | 14,742 | 50.0% | 60.0% | |
| 46.15% | 13 | 5.1 | 759 | 12,591 | 33.3% | 50.0% | |
| 53.85% | 13 | 0.9 | 731 | 10,124 | 37.5% | 80.0% | |
| 38.46% | 13 | 1.8 | 733 | 13,195 | 25.0% | 44.4% | |
| 41.67% | 12 | 4.4 | 883 | 11,808 | 50.0% | 33.3% | |
| 33.33% | 12 | 2.5 | 891 | 11,308 | 44.4% | 0.0% | |
| 50.00% | 12 | 4.7 | 717 | 10,830 | 33.3% | 66.7% | |
| 58.33% | 12 | 1.8 | 837 | 13,511 | 66.7% | 55.6% | |
| 18.18% | 11 | 2.8 | 763 | 12,241 | 33.3% | 12.5% | |
| 36.36% | 11 | 1.9 | 902 | 14,286 | 0.0% | 44.4% | |
| 54.55% | 11 | 0.7 | 678 | 13,622 | 50.0% | 55.6% | |
| 54.55% | 11 | 4.3 | 906 | 12,422 | 75.0% | 42.9% | |
| 54.55% | 11 | 5.0 | 748 | 12,461 | 50.0% | 55.6% | |
| 40.00% | 10 | 4.9 | 713 | 9,624 | 20.0% | 60.0% | |
| 30.00% | 10 | 2.6 | 627 | 12,924 | 0.0% | 37.5% | |
| 30.00% | 10 | 1.2 | 858 | 14,529 | 50.0% | 16.7% | |
| 44.44% | 9 | 4.4 | 965 | 12,230 | 0.0% | 57.1% | |
| 33.33% | 9 | 3.6 | 899 | 9,993 | 0.0% | 75.0% | |
| 44.44% | 9 | 4.3 | 864 | 10,460 | 50.0% | 40.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.5 | 906 | 12,595 | 33.3% | 80.0% | |
| 37.50% | 8 | 0.9 | 792 | 10,925 | 50.0% | 25.0% | |
| 25.00% | 8 | 3.6 | 735 | 12,617 | 25.0% | 25.0% | |
| 50.00% | 8 | 4.7 | 922 | 12,728 | 33.3% | 60.0% | |
| 57.14% | 7 | 1.0 | 857 | 12,482 | 66.7% | 50.0% | |
| 85.71% | 7 | 4.3 | 755 | 11,853 | 100.0% | 80.0% | |
| 50.00% | 6 | 2.6 | 798 | 10,234 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 2.0 | 939 | 12,131 | 50.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 4.6 | 835 | 11,134 | 0.0% | 50.0% | |
| 80.00% | 5 | 3.6 | 1,187 | 15,637 | 100.0% | 75.0% | |
| 40.00% | 5 | 4.8 | 699 | 10,818 | 0.0% | 66.7% | |
| 40.00% | 5 | 1.0 | 779 | 11,623 | 33.3% | 50.0% | |
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Pantheon vs Olaf - Perguntas Frequentes
Como Pantheon se sai contra Olaf em League of Legends?
Olaf vence o matchup Pantheon vs Olaf com uma taxa de vitoria de 64.5% comparado aos 35.5% de Pantheon, uma diferenca de 29.0 pontos percentuais. Estes dados sao baseados em 31 partidas ranqueadas recentes no patch 26.11.
Como Pantheon se sai contra Olaf no early game?
No early game, Olaf tem a vantagem contra Pantheon com uma taxa de vitoria de 53.3% versus 46.7%. Jogadores de Olaf devem pressionar sua vantagem na lane atraves de trocas agressivas e controle de wave durante os primeiros 15 minutos.
Como Pantheon se sai contra Olaf no late game?
No late game, Olaf assume o controle do matchup Pantheon vs Olaf com uma taxa de vitoria de 75.0% comparado a 25.0%. Olaf escala melhor em teamfights e disputas de objetivos apos 25 minutos.
Quem vence o matchup Pantheon vs Olaf?
Olaf vence o matchup contra Pantheon com uma taxa de vitoria de 64.5% no patch 26.11 de League of Legends. A vantagem de 29.0 pontos percentuais significa que Olaf e significantly favorecido neste matchup de lane baseado em 31 partidas analisadas.
Qual e a melhor build de Pantheon contra Olaf?
A melhor build de Pantheon contra Olaf inclui Presa da Serpente, Eclipse, Cutelo Negro with Botas Galvanizadas de Aço. This build achieves a 50.0% win rate in the matchup. Confira o detalhamento do matchup acima para o caminho completo de itens e ordem de build.
Quais sao as melhores runas de Pantheon contra Olaf?
As melhores runas de Pantheon contra Olaf usam a arvore primaria Precisão com Feitiçaria secundaria. This rune setup achieves a 33.3% win rate in the Pantheon vs Olaf matchup. Veja o detalhamento completo das runas na comparacao de matchup acima.
Pantheon da counter em Olaf?
Nao, Pantheon tem dificuldades contra Olaf com apenas uma taxa de vitoria de 35.5%. Olaf tem a vantagem neste matchup. Jogadores de Pantheon devem focar em farmar com seguranca e evitar trocas prolongadas para minimizar a vantagem de Olaf.
Como jogar Pantheon contra Olaf?
Ao jogar Pantheon contra Olaf, jogue com cautela e evite os picos de poder de Olaf. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Olaf has the statistical advantage at most stages. Use a build e runas especificas do matchup acima para otimizar suas chances.