德信竞技报道：AI看好Jumalon夺冠
快讯重点
- 主角：2026年7月29日，距离世界扑克系列赛（WSOP）主赛事九人决赛桌重启仅剩数日，Advanced Poker Training通过人工智能模型，对最后九名选手进行了100万次完整决赛桌模拟。
- 惊人回报：Nguyen随后赢得当届主赛事冠军。
- 关键重点：三条WSOP金手链得主Greg Mueller的夺冠概率为10.9%，但其模拟平均奖金较ICM估值高出12.33%，是九名选手中表现最突出的一位。
- 补充重点：冠军将获得$10,000,000及WSOP主赛事金手链，亚军奖金为$6,000,000。
结果显示，持有194,000,000筹码的Lucas Jumalon以40.4%的夺冠概率高居第一。华裔美国选手Han Feng以25,000,000筹码进入决赛桌，模型给出的夺冠概率为3%。
AI完成100万次决赛桌模拟
本次模型由Advanced Poker Training的学者及软件开发者Steve Blay建立。
十年后，计算能力明显提升，本次模拟次数增加至100万次，是2016年的一万倍。
模型并非只根据起始筹码随机发牌，而是为每名选手设置不同的行为参数，包括：
面对ICM压力时的反应
承担淘汰风险的意愿
偷取盲注的起手牌范围
遭到跟注后的持续进攻倾向
不同公共牌结构下的持续下注策略
选手经验、打法及座位因素
Blay表示，每名选手的模型包含超过40项可调整特征，计算机每秒约可完成三次完整的WSOP主赛事决赛桌模拟。
Jumalon夺冠概率达到40.4%
2026 WSOP主赛事AI夺冠概率
| 排名 | 选手 | 起始筹码 | 夺冠概率 | 亚军概率 | 第九名概率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lucas Jumalon | 194,000,000 | 40.4% | 20.4% | 1.0% |
| 2 | Rami Hammoud | 79,000,000 | 13.2% | 15.3% | 5.4% |
| 3 | Jamie Shaevel | 56,000,000 | 11.3% | 13.4% | 6.5% |
| 4 | Greg Mueller | 48,500,000 | 10.9% | 13.5% | 6.7% |
| 5 | Michael Gagliano | 46,500,000 | 7.0% | 10.0% | 10.3% |
| 6 | Mario Boos | 44,000,000 | 6.5% | 9.4% | 11.4% |
| 7 | Lauri Saaskilahti | 37,500,000 | 5.2% | 7.9% | 13.9% |
| 8 | Han Feng | 25,000,000 | 3.0% | 5.3% | 20.8% |
| 9 | Evagoras Evagorou | 22,500,000 | 2.5% | 4.7% | 24.0% |
Jumalon的夺冠概率达到40.4%，超过第二名Rami Hammoud的三倍。
在100万次模拟中，Jumalon约有60.8%的概率获得冠军或亚军，进入前三名的累计概率达到73.9%。
Jumalon控制全场约35%筹码
22岁的Lucas Jumalon带着194,000,000筹码进入决赛桌，相当于129个大盲，约占场上总筹码的35%。
排名第二的Rami Hammoud只有79,000,000筹码。明显的领先优势意味着Jumalon能够承受更多牌局波动，也可以利用巨大的奖金跳级及ICM压力，限制其他选手参与大型底池的意愿。
Blay认为，Jumalon能够在超过四成模拟中夺冠，主要原因来自其筹码优势，以及向整张决赛桌施压的能力。
不过，冠军仍非必然结果。即使带着129个大盲进入决赛桌，Jumalon仍有1%的概率以第九名出局。
他的模拟平均奖金为$6,306,953，比纯ICM估值高出1.91%，优势幅度低于部分中等筹码选手。
Han Feng夺冠概率为3%
Han Feng以25,000,000筹码、约17个大盲进入决赛桌，起始筹码排名第八，仅领先最短码选手Evagoras Evagorou。
模拟结果显示，Han Feng的夺冠概率为3%，获得亚军的概率为5.3%，进入前三名的累计概率为15.5%。
另一方面，他以第九名出局的概率达到20.8%。
Han Feng在Day 8一度跌入短码区，但曾以K高牌击败Jumalon的J高牌，完成关键翻倍并重新回到决赛桌竞争。
虽然他重返赛场时只有约17个大盲，但并非全场最短码。若能在比赛前段完成一次翻倍，整体筹码格局可能迅速改变。
模型给出的Han Feng平均奖金为$2,231,290，比其ICM估值$2,296,565低2.84%。
这一差距反映出短码选手面对百万美元级奖金跳级时，需要在保留比赛生命与主动争取筹码之间作出平衡。
Hammoud受座位因素影响
Rami Hammoud以79,000,000筹码排名第二，模型给出的夺冠概率为13.2%。
不过，他的模拟平均奖金为$3,862,553，比ICM估值$4,054,198低4.73%，是九名选手中低于ICM幅度最大的一位。
Blay认为，Hammoud具备较强竞争力，但打法相对积极，座位安排也可能限制他的发挥。
当Hammoud处于关煞位或按钮位，准备向盲注位置施压时，筹码领先者Jumalon经常位于其后方盲位。这意味着Hammoud在最适合偷取盲注的位置，反而需要面对筹码王的反击风险。
Shaevel与Mueller超越ICM预期
Jamie Shaevel与Greg Mueller是模拟中明显优于ICM预期的两名选手。
| 选手 | ICM估值 | 模拟平均奖金 | 差距 |
|---|---|---|---|
| Lucas Jumalon | $6,188,930 | $6,306,953 | +1.91% |
| Rami Hammoud | $4,054,198 | $3,862,553 | -4.73% |
| Jamie Shaevel | $3,414,290 | $3,605,675 | +5.61% |
| Greg Mueller | $3,177,214 | $3,568,945 | +12.33% |
| Michael Gagliano | $3,111,062 | $2,996,098 | -3.70% |
| Mario Boos | $3,026,466 | $2,899,613 | -4.19% |
| Lauri Saaskilahti | $2,795,602 | $2,673,088 | -4.38% |
| Han Feng | $2,296,565 | $2,231,290 | -2.84% |
| Evagoras Evagorou | $2,185,672 | $2,105,788 | -3.65% |
Shaevel的模拟平均奖金比ICM估值高出5.61%。
他此前已经八次在WSOP主赛事进入奖励圈，并长期参加洛杉矶现金桌。深筹码经验及相对有利的座位，是模型看好他的主要原因。
Mueller的数据更加突出。他的模拟平均奖金达到$3,568,945，比ICM估值高出12.33%，是九名选手中最大的正向差距。
这位三条WSOP金手链得主拥有多年大型赛事经验，过去还曾是一名职业冰球选手，对转播镜头、现场观众及高压竞争环境并不陌生。
后五名筹码选手均低于ICM
模拟结果显示，起始筹码排名后五位的选手，其平均奖金全部低于ICM估值：
| 选手 | 相对ICM差距 |
|---|---|
| Michael Gagliano | -3.70% |
| Mario Boos | -4.19% |
| Lauri Saaskilahti | -4.38% |
| Han Feng | -2.84% |
| Evagoras Evagorou | -3.65% |
Blay认为，这一结果主要来自WSOP主赛事决赛桌巨大的奖金跳级。
当每次淘汰都涉及数十万甚至数百万美元时，短码选手很难完全按照普通牌局中的筹码期望值作出决策。他们既需要保护比赛生命，也必须寻找扩大筹码的机会，而较少的起始筹码会进一步降低可承受失误的空间。
数学看好Jumalon，Blay选择Mueller
从100万次模拟的纯数据来看，Jumalon是最明显的冠军热门。
他拥有40.4%的夺冠概率、全场约35%的筹码，以及超过$6.3 million的模拟平均奖金。
不过，Steve Blay并未将个人预测投向筹码领先者，而是选择Greg Mueller夺冠。
Blay认为，Mueller在大量模拟中反复交出高于起始筹码预期的表现，显示其经验、座位及高压环境下的比赛能力，可能令他成为决赛桌最具威胁的挑战者。
数学最大热门：Lucas Jumalon
| 项目 | 数据 |
|---|---|
| 夺冠概率 | 40.4% |
| 起始筹码 | 194,000,000 |
| 全场筹码占比 | 约35% |
| 模拟平均奖金 | $6,306,953 |
专家黑马预测：Greg Mueller
| 项目 | 数据 |
|---|---|
| 夺冠概率 | 10.9% |
| ICM表现差距 | +12.33% |
| WSOP金手链 | 3条 |
| 起始筹码 | 48,500,000 |
冠军可获得1,000万美元
九名决赛桌选手均已锁定至少$1,000,000奖金。冠军将获得$10,000,000及WSOP主赛事金手链，亚军奖金为$6,000,000。
| 名次 | 奖金 |
|---|---|
| 1 | $10,000,000 |
| 2 | $6,000,000 |
| 3 | $3,750,000 |
| 4 | $2,750,000 |
| 5 | $2,250,000 |
| 6 | $1,750,000 |
| 7 | $1,500,000 |
| 8 | $1,250,000 |
| 9 | $1,000,000 |
总结
Advanced Poker Training通过100万次完整模拟，将Lucas Jumalon列为2026 WSOP主赛事决赛桌的最大冠军热门，其夺冠概率达到40.4%。
Greg Mueller虽然只有10.9%的夺冠概率，但模拟平均奖金较ICM估值高出12.33%，成为模型中表现最突出的选手，也是Steve Blay选择的个人冠军人选。
Han Feng以25,000,000筹码进入决赛桌，夺冠概率为3%，第九名出局概率为20.8%。不过，一次关键翻倍便可能明显改变其筹码处境。
100万次模拟提供了基于筹码、座位、ICM及选手风格的预测，但最终冠军仍将由决赛桌上的具体决策与牌局结果决定。
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