先为任意一方选一个英雄，开始比较阵容。
队伍1 0/6
队伍2 0/6
选人助手
为队伍1推荐开始选人后,这里会给出推荐。
专用 BP 模型
每款游戏单独训练
经校准的胜率
说 60% 就是 60%
2.5M比赛
训练与验证
常见问题
6 个问题- 漫威争锋 6v6 胜率预测器是怎么运作的？
- 为第一队与第二队选入各 6 名英雄，神经网络模型会返回经过校准的阵容胜率。训练数据来自 2,539,111 场真实漫威争锋排位赛，覆盖 57 名英雄——专注于阵容结构与克制协同分析。
- 漫威争锋胜率预测器准确吗？校准度如何？
- 我们公开概率校准指标而非笼统命中率：在 40,296 场留出测试集上，模型的期望校准误差（ECE）为 0.005——当模型给出 60% 胜率时，该阵容在实际排位中约有 60% 的胜率。
- 预测模型会考虑先锋、决斗家、策略家职责比例与连携技能吗？
- 会。由于模型直接学习 6v6 完整阵容的胜负交互，无论是标准 2-2-2、三策略家保排还是单先锋体系，以及英雄间的连携（Team-Up）加成，都会自然反映在预测胜率中。
- 智能选人助手是如何计算本位最佳推荐英雄（Δ）的？
- 在其余已选英雄保持不变的前提下，助手会评估当前空位上的所有可选英雄，按相对该位置候选平均胜率的百分点提升（Δ）从高到低排序。
- 双方队伍可以选相同的英雄（镜像对局）吗？
- 可以。漫威争锋允许敌我双方同时选用同一名英雄，但同一支 6 人队伍内部不能重复选人，模拟器严格遵循这一规则。
- 漫威争锋胜率预测器免费吗？支持 AI 助手调用吗？
- 完全免费，无需注册账号或申请 API Key。AI 助手也可通过我们在 batru.gg/mcp 的开放 MCP 服务器直接调用同一模型。
更多内容: 模型是如何构建与评估的 · 英雄强度榜 · 面向 AI 助手的 MCP 服务器