FightChoice 情报报告
Deiveson Figueiredo vs Payton Talbott
https://fightchoice.app/zh/events/deiveson-figueiredo-vs-payton-talbott-prediction-2026-10-03
Bantamweight
UFC 332: Silva vs. Wang · Oct 3, 2026
本报告内容
预测情报
统计模型预测
🔒 赛前锁定 · 预测于 Sep 12, 2026, 00:05 UTC
模型细分
Deiveson Figueiredo
Payton Talbott
深度学习模型 α 权重 20%
43.3%
56.7%
深度学习模型 ξ 权重 22%
47.8%
52.2%
统计模型 δ 权重 20%
16.7%
83.3%
统计模型 β 权重 20%
23.1%
76.9%
统计模型 ε 权重 18%
28.7%
71.3%
集成模型
23.8%
76.2%
AI 推理（模型为何这样判断）
The ensemble prediction favors Payton Talbott, driven by significant advantages in age and past prime status across multiple models. Payton Talbott also shows edges in sig strike accuracy and landed strikes. Despite this, Deiveson Figueiredo holds a slight advantage in takedown accuracy according to one model. The final prediction leans towards Talbott due to the overwhelming consensus on age and prime factors.
- 统计模型 β: Model β favors Payton Talbott, citing his advantages in age, being past prime, win rate, and sig strike accuracy over Deiveson Figueiredo.
- 统计模型 ε: Model ε favors Payton Talbott, pointing to his switch stance and the age difference, along with Deiveson Figueiredo's sig strikes landed.
根据上方模型输出由 AI 生成，措辞有时可能不够精确。
预测获胜者
Payton Talbott
76.2%
置信度
* 模型输出，非投注建议。请理性投注。
预计时长
Decision (15m00s total)
比赛仍在进行的概率
77%
63%
55%
第1回合
第2回合
第3回合
55%
判定获胜概率
曲线直到终场铃声都保持在 50% 以上，因此上方的预测是判定。
取胜路径
| 选手 | 以判定 *基于 35 场相似比赛 | 以KO/TKO *基于 35 场相似比赛 | 以降服 *基于 35 场相似比赛 | 获胜信心 *基于我们的预测 |
|---|---|---|---|---|
| Deiveson Figueiredo | 10.9% | 10.9% | 2.0% | 23.8% |
| Payton Talbott | 34.8% | 34.8% | 6.5% | 76.2% |
| 历史 35 场 | 45.7% | 45.7% | 8.6% | 100.0% |
对阵情报
相似的比赛是如何结束的
历史 35 场
每一场过往比赛都按其实力差距的“形状”定位——两位选手在 37 项生涯指标上各自相差多少，不考虑谁更强。彼此靠近的比赛构成一个画像。以下是本场所属画像中那 35 场比赛实际的结束方式。
46%
打到判定
54%
提前结束
46%
KO/TKO
9%
降服
2:42
结束时间中位数，第 1 回合
这些提前结束发生在何时
第1回合
11
第2回合
2
第3回合
6
这是相似历史对阵的基础比率，而不是对这两位选手的预测。它来自历史上真实发生的事，且该画像不区分红蓝角——因此它能说明这类比赛通常如何收场，却完全无法说明谁会赢。
实力差距相似的比赛
每位选手都被还原为其出战该场比赛之前由 37 项生涯指标构成的画像，并经过标准化处理，使任何单一指标不会仅因单位较大而占据主导，其覆盖面远大于下方图表所展示的 6 项。随后，这场比赛以两人之间的差距来刻画：在这些指标上各相差多少，而不论谁占优。此处列出的正是差距与本场最为接近的比赛。由于匹配的是实力差距的形态，而非体重级别或年代，相近的比赛可能来自完全不同的级别。
| 比赛 | Deiveson Figueiredo | Payton Talbott |
|---|---|---|
|
67%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 155: Dos Santos vs Velasquez II
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本场表现
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Max Holloway
获胜者
本场表现
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64%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 241: Cormier vs. Miocic 2
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本场表现
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Cory Sandhagen
获胜者
本场表现
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|
63%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 245: Usman vs. Covington
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本场表现
|
Petr Yan
获胜者
本场表现
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62%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC Fight Night: McDonald vs. Lineker
|
Cortney Casey
获胜者
本场表现
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本场表现
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62%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC on FOX: Maia vs. Condit
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本场表现
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Anthony Pettis
获胜者
本场表现
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62%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 249: Ferguson vs. Gaethje
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Bryce Mitchell
获胜者
本场表现
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本场表现
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60%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC Fight Night: Covington vs. Buckley
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本场表现
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Joaquin Buckley
获胜者
本场表现
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|
60%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 170: Rousey vs McMann
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本场表现
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Ronda Rousey
获胜者
本场表现
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|
60%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 129: St-Pierre vs Shields
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本场表现
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Lyoto Machida
获胜者
本场表现
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59%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC Fight Night: MacDonald vs Thompson
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Krzysztof Jotko
获胜者
本场表现
|
本场表现
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|
59%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC Fight Night: Adesanya vs. Pyfer
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Alexa Grasso
获胜者
本场表现
|
本场表现
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|
59%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 202: Diaz vs. McGregor 2
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本场表现
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Conor McGregor
获胜者
本场表现
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59%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 276: Adesanya vs. Cannonier
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本场表现
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Maycee Barber
获胜者
本场表现
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|
59%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
Noche UFC: Grasso vs. Shevchenko 2
|
本场表现
|
Kyle Nelson
获胜者
本场表现
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58%
衡量这两位选手之间的差距与那场历史比赛中的差距有多相似——比较的是实力落差的大小和形态，而不是选手本身。两组完全不同的选手也可能形成相同的落差。100% 表示落差完全一致；随机抽取的两场比赛约为 36%，因此接近该数值意味着记录中并不存在真正可比的对象。
匹配度
UFC 225: Whittaker vs. Romero 2
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本场表现
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Tai Tuivasa
获胜者
本场表现
|
身体数据对比
身体数据对比
| 数据 | Deiveson Figueiredo | Payton Talbott |
|---|---|---|
| UFC 战绩 | 14-7-1 | 5-1 |
| 身高 | 5' 5" | 5' 10" |
| 体重 | 135 lbs. | 135 lbs. |
| 臂展 | 68" | 70" |
| 站架 | Orthodox | Switch |
| 年龄 | 38 | 28 |
战绩仅统计UFC比赛（胜-负-无结果）——这两位选手都没有经过核实的UFC之前战绩。
数据情报
正面数据对比
将每位选手个人页面上的每回合与进阶数据并排对比，每行中更优的数值会被高亮显示。
| 数据 | Deiveson Figueiredo | Payton Talbott |
|---|---|---|
| 每回合平均 | ||
| 击打 | 12.2 | 24.1 |
| 击打命中率 | 53.9% | 59% |
| 抱摔 | 0.5 | 0.3 |
| 抱摔成功率 | 34.9% | 50% |
| 降服尝试 | 0.4 | 0.1 |
| 控制时间 | 44.5s | 54.7s |
| 击倒 | 0.20 | 0.20 |
| 被击倒 | 0.02 | 0 |
| 高级选手数据 | ||
| 胜率 该选手已记录总场次中的胜场占比。 | 66.7% | 94.1% |
| 近期胜率 仅统计最近 5 场已记录比赛的胜率，反映当前状态而非整个生涯。 | 20.0% | 80.0% |
| 连胜 当前连续纪录：正数表示连胜，负数表示连败。 | -2 | 2 |
| 总场次 已记录的总场次，包含 UFC 之外的比赛。 | 21 | 17 |
| 头部击打占比 | 58.2% | 72.4% |
| 身体击打占比 | 28.9% | 19.6% |
| 腿部击打占比 | 12.9% | 8.0% |
| 被有效击打 对手命中该选手的有效击打，按每回合计算：取自 UFC 逐回合统计，除以其被计分的回合数。越低越好。 | 15.35 | 12.33 |
| 被抱摔 对手对该选手完成的摔倒，按每回合计算：取自 UFC 逐回合统计，除以其被计分的回合数。越低越好。 | 0.48 | 0.93 |
| 体能击打比 该选手在后段回合命中的有效击打除以前段回合。1.0 为中性：高于 1.0 表示后段输出增加，低于则下滑。仅对已有至少 3 场 UFC 比赛记录的选手显示。 | 0.46 | 0.79 |
| 体能防御比 对手在后段回合命中该选手的击打，除以他们在前段回合的命中。1.0 为中性。越低越好：数值偏高说明随着比赛推进，对手越容易打中他。仅对已有至少 3 场 UFC 比赛记录的选手显示。 | 0.31 | 0.9 |
| 体能抱摔比 该选手在后段回合完成的摔倒除以前段回合。1.0 为中性。仅对已有至少 3 场 UFC 比赛记录的选手显示。 | 0.12 | 0.5 |
| 正架 该选手登记的站架是否为正架。 | 是 | 否 |
| 反架 该选手登记的站架是否为反架（南爪）。 | 否 | 否 |
| 换架 该选手是否被登记为会切换站架。 | 否 | 是 |
| 完结率 该选手的“胜场”中以终结（KO/TKO 或降服）取胜的占比。分母是胜场，不是总场次。 | 57.1% | 81.3% |
| KO胜率 该选手的“胜场”中以 KO 或 TKO 取胜的占比。分母是胜场，不是总场次。 | 28.6% | 62.5% |
| 降服胜率 该选手的“胜场”中以降服取胜的占比。分母是胜场，不是总场次。 | 28.6% | 18.8% |
| 被完结率 该选手的“败场”中以被终结告负的占比——分母是败场，不是总场次。一位 20 胜 1 负、且唯一一败为 KO 的选手因此显示为 100%。 | 57.1% | 0.0% |
| 远距离击打占比 | 71.9% | 64.6% |
| 缠斗击打占比 | 8.4% | 11.9% |
| 地面击打占比 | 19.6% | 23.5% |
| 平均比赛时长 (m:ss) 该选手 UFC 比赛的平均时长（分:秒）。“—”表示我们没有其比赛时间数据。 | 12:08 | 10:16 |
| Elo评分 仅基于 UFC 比赛的 Elo 等级分：随胜负升降，并按对手等级分加权。1500 是初始值，也是数据集平均值。 | 1,594.9 | 1,563.6 |
| PageRank 该选手在“谁与谁交手”这一网络中的中心程度。它反映的是其对手的水平，而不是他本人的实力。 | 0.511 | 0.304 |
| 生涯阶段 本场之前 4 场比赛的状态：3 胜及以上为 Peak，2 胜及以下为 Decline，此前不足 4 场则为 Early。 | Decline | Peak |
市场情报
投注优势
| 选手 | 获胜信心 | DraftKings 赔率 | 保本胜率 | 优势 |
|---|---|---|---|---|
| Deiveson Figueiredo | 23.8% | 6.00 | 16.7% | +42.7% |
| Payton Talbott | 76.2% | 1.14 | 87.7% | -13.1% |
赔率取自 DraftKings 的最新数据。优势 = 获胜信心 × 欧洲赔率 − 1，优势为正表示赔付高于模型认为的合理价值。
保本胜率 = 1 ÷ 欧洲赔率，即在该赔率下不赔不赚所需的胜率。计算用的是含博彩公司抽水的原始赔率，因此两位选手的保本胜率相加会超过 100%，多出的部分正是博彩公司的利润，并非错误。
建议投注比例
按我们记录的价格，不建议投注。
市场赔率
| 博彩公司 | Deiveson Figueiredo | Payton Talbott | ||
|---|---|---|---|---|
| 美式 | 小数 | 美式 | 小数 | |
| Proline | +420 | 5.20 | -1000 | 1.10 |
| DraftKings | +500 | 6.00 | -714 | 1.14 |
| FanDuel | +440 | 5.40 | -667 | 1.15 |
| BetOnline | +505 | 6.05 | -714 | 1.14 |
赔率采集于 Sep 24, 2026, 12:02 AM
赔率走势
各家博彩公司的小数赔率随时间变化
Deiveson Figueiredo
Payton Talbott
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