英雄聯盟25.20版本贏家與輸家
- 版本
- 25.20對比25.19版本
- 分析對局數
- 172,484
- 漲幅最大的英雄
- 關 · +4.07
- 跌幅最大的英雄
- 弗力貝爾 · -2.76
- 漲幅最大的裝備
- 女妖面紗 · +1.47
- 跌幅最大的裝備
- 魔提斯深淵 · -2.45
25.20版本回顧:MetaBot將172,484場排位對局與25.19版本進行了對比。 關是本版本最突出的贏家,勝率大漲4.07個百分點至49.3%——對單個版本而言是很大的波動。 弗力貝爾受衝擊最大,勝率暴跌2.76個百分點至48.7%。 裝備方面,女妖面紗漲幅最大(1.47個百分點)。 遊戲資料顯示有6個英雄和0件裝備的數值發生改動,詳見下方。
已歸檔版本:以下是MetaBot在25.20版本記錄的最終資料。 檢視當前26.20版本分析 →
下方是從25.19版本到25.20版本遊戲資料中的屬性、冷卻和裝備改動,以及MetaBot記錄的排位對局中勝率的變化。傷害數值和重做技能請檢視 拳頭官方25.20版本更新公告 ↗
25.20版本改動了什麼
從25.19版本到25.20版本,遊戲資料中有6位英雄和0件裝備發生了變化。 我們逐項對比兩個版本之間的基礎屬性、技能冷卻、消耗和距離,以及裝備的屬性、價格和合成路線,每張卡片還會顯示該英雄或裝備此後的表現。傷害數值和重做的效果不在這份資料中,請檢視上方連結的官方更新公告。
英雄改動(6)
- 艾妮維亞加強
- Q 寒冰閃耀 冷卻時間:12/11/10/9/8 → 11/10/9/8/7
版本更新後勝率變化:-0.10個百分點(當前50.6%)
- 卡特蓮娜加強
- 基礎護甲:28 → 32
版本更新後勝率變化:+0.59個百分點(當前49.1%)
- 墨菲特加強
- 基礎護甲:37 → 40
版本更新後勝率變化:+2.25個百分點(當前51.7%)
- 沃維克削弱
- 每級攻擊力:2.75 → 2.5
- 每級攻擊速度(%):2.3 → 2
版本更新後勝率變化:-0.95個百分點(當前51.6%)
- 悟空削弱
- W 分身術 冷卻時間:20/19/18/17/16 → 22/21/20/19/18
版本更新後勝率變化:+0.13個百分點(當前50.1%)
- 卡蜜兒調整
- 每級護甲:5 → 4.5
- W 刀光掠影 冷卻時間:17/16/14/13/11 → 15/14/13/12/11
版本更新後勝率變化:-0.06個百分點(當前49.1%)
League of Legends 25.20 版本環境分析
League of Legends 25.20 版本現已上線,並在單排和職業比賽中明顯重塑了競技格局。隨著重要的英雄加強、針對性的削弱以及新一輪裝備調整,版本環境發生了影響梯度榜排名、Ban/Pick 優先順序以及從鐵牌到王者各段位出裝路線的變化。這份 League of Legends 25.20 分析基於我們每個版本分析的數百萬場排位賽資料,總結了最大的變動和最具影響力的調整——為你提供基於資料的視角,準確瞭解當前哪些英雄、裝備和戰術正在崛起或下滑。
本週期 League of Legends 25.20 環境的領跑者是 淣菈,目前以 52.4% 的驚人勝率穩居所有位置梯度榜的頂端。緊隨其後的 米里歐(52.3%)和 賽特(52.2%)構成了單排中最強的選擇,使這些英雄成為 League of Legends 25.20 中安全的盲選選擇。希望在本版本找到最穩定且適合上分英雄的玩家應優先考慮這些名字,特別是在執行力比反制選擇更重要的低段位——較高的基礎勝率是衡量英雄是否能用努力換取結果的最簡單指標。
在 League of Legends 25.20 的最大贏家中,關 在本週期獲得了最大的力量飛躍,勝率提升 +4.07%,幾乎一夜之間從冷門變為真正定義梯度的英雄。卡爾瑟斯(+3.77%)和 卡莎碧雅(+3.66%)也作為突破性選擇嶄露頭角,直接受益於其核心技能的加強或開啟新出裝路線和對線選項的裝備協同效應。如果你正在考慮新的本命英雄,或者你的英雄池需要新鮮的選擇,League of Legends 25.20 的加強名單是最佳切入點——這些英雄在許多對局中仍然不引人注意,這意味著選取率的上升速度慢於勝率。
在 League of Legends 25.20 的另一面,弗力貝爾 受到了最沉重的打擊,勝率下降 -2.76%,明顯從此前的梯度榜位置下滑。薇可絲(-2.63%)和 雷玟(-2.25%)也出現了顯著下降,使他們成為風險較高的選擇,直到未來版本進行進一步調整。25.20 版本明顯針對了上個版本的異常值,將環境重新平衡至新鮮的選擇,並打破了在職業比賽和高段位單排中形成的鎖定優先順序。預計這些英雄的禁用率會下降,隨著玩家轉向更強的選擇,選取率也會隨之下降。
League of Legends 25.20 中的裝備改動也撼動了各個位置的出裝路線。女妖面紗 勝率上升 +1.47%,在其傷害特徵和屬性配置與所裝備核心位英雄相匹配的出裝中成為更強的核心選擇。與此同時,魔提斯深淵 下降 -2.45%,促使玩家轉向其他第二件和第三件裝備選擇以維持傷害閾值。在當前的 League of Legends 25.20 中跟蹤這些裝備變化對於保持出裝的最最佳化至關重要,因為裝備勝率往往反映了細微的屬性變化以及英雄平衡調整帶來的間接連鎖效應,這些在版本更新公告中並不總是明確顯示。
除了單個英雄和裝備之外,League of Legends 25.20 比賽資料揭示了塑造每場對局的更廣泛的環境趨勢。平均比賽時長為 29 分鐘,玩家在排位賽中每場比賽獲得約 11,542 金幣並放置 11 個守衛。這些宏觀層面的資料有助於理解視野、目標控制和節奏在當前版本中的作用——較短的比賽有利於前期強勢選擇和激進的兵線優先順序,而較長的比賽則獎勵發育、視野佈置和有紀律的團戰執行。無論你是在單排上分、為靈活排位組隊,還是觀看職業比賽,理解 League of Legends 25.20 環境都能給你帶來真正的競技優勢——上面的分析應該是本版本每場對局的起點。
理論構築你的下一套出裝
任意搭配裝備組合——哪怕偏離主流出裝——用數千場真實對局進行驗證。鎖定出裝前即刻檢視勝率、KDA、傷害以及每件裝備的實際影響。
- 任意裝備組合——包括冷門搭配
- 數千場真實對局
- 按段位與對局時長檢視勝率

版本歷史
最近12個版本中各版本勝率漲幅和跌幅最大的英雄。點選版本檢視完整分析。
- 26.19版本對比26.18版本
安比薩+3.06
埃爾文-2.94320,585場對局 - 26.18版本對比26.17版本
奈德麗+3.64
伊莉絲-5.41207,335場對局 - 26.17版本對比26.16版本
史加納+5.84
克雷德-4.34771,679場對局 - 26.16版本對比26.15版本
藍寶+6.78
凱爾-5.51371,990場對局 - 26.15版本對比26.14版本
珍娜+5.93
卡爾瑟斯-5.03554,951場對局 - 26.14版本對比26.13版本
庫奇+5.66
艾妮維亞-5.6898,238場對局 - 26.13版本對比26.12版本
睿娜妲‧格萊斯克+7.30
淣菈-3.351,808,848場對局 - 26.12版本對比26.11版本
鏡爪+3.75
奈德麗-5.81139,211場對局 - 26.11版本對比26.10版本
菲歐拉+4.36
睿娜妲‧格萊斯克-4.68759,016場對局 - 26.10版本對比26.9版本
特朗德+5.51
卡爾瑟斯-6.40633,543場對局 - 26.9版本對比26.8版本
古拉格斯+15.18
姬亞娜-7.77112,868場對局 - 26.7版本對比26.6版本
史加納+3.71
睿娜妲‧格萊斯克-4.15189,995場對局
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25.20版本贏家與輸家 - 常見問題
英雄聯盟25.20版本改動了什麼?
與25.19版本相比,25.20版本改動了6位英雄和0件裝備的數值。 加強:艾妮維亞, 卡特蓮娜, 墨菲特。 削弱:沃維克, 悟空。 有增有減的調整:卡蜜兒。
25.20版本中哪個被加強的英雄收益最大?
艾妮維亞, 卡特蓮娜, 墨菲特在25.20版本獲得了屬性加強:所有改動的數值都對其有利。 其中墨菲特在該版本勝率漲幅最大(+2.25個百分點,最終為51.7%)。
英雄聯盟25.20版本哪個英雄勝率漲幅最大?
25.20版本勝率漲幅最大的英雄是關:從25.19版本的45.2%升至49.3%,上漲4.07個百分點。勝率上升可能源於加強、剋制英雄被削弱或版本環境變化,具體原因請檢視Riot的更新說明。 其次是卡爾瑟斯, 卡莎碧雅, 剛普朗克。
英雄聯盟25.20版本哪個英雄勝率跌幅最大?
25.20版本勝率跌幅最大的英雄是弗力貝爾:從25.19版本的51.5%降至48.7%,下跌2.76個百分點。勝率下降可能源於削弱、剋制英雄被加強或版本環境變化,具體原因請檢視Riot的更新說明。 緊隨其後的是薇可絲, 雷玟, 波比。
25.20版本哪件裝備勝率漲幅最大?
在購買率不低於0.5%的成裝中,女妖面紗在25.20版本漲幅最大:上升1.47個百分點,勝率達到54.6%。 跌幅最大的是魔提斯深淵,下降2.45個百分點。
MetaBot如何判定版本的贏家和輸家?
將每位英雄和每件裝備在25.20版本的勝率與其在25.19版本的勝率進行比較。只列出在至少0.5%對局中被選用的條目,且只計入至少0.5個百分點的變動——更小的波動屬於版本之間的正常噪音。該列表反映的是觀測表現,而非拳頭的加強與削弱清單。







































