FightChoice 情报报告

vs

Drew Dober vs Chris Duncan

https://fightchoice.app/zh/events/drew-dober-vs-chris-duncan-prediction-2026-11-14

Lightweight

UFC 334: Gane vs. Hokit · Nov 14, 2026

本报告内容

对决故事点击展开

As Drew Dober steps into the Octagon against Chris Duncan at UFC 334, fans can't help but see the striking contrast in their styles and trajectories. Dober, with a record of 15-11-1, is a seasoned fighter who thrives in high-pressure situations, boasting an impressive finish rate of 80%. At 38 years old, he may be on the decline, but his experience and power—evidenced by a 73.3% knockout win rate—make him a formidable opponent. Meanwhile, the 33-year-old Duncan, with a record of 6-2, is on the rise, showcasing a recent win rate of 80% and impressive striking accuracy at 46.2%. With a slight height and reach advantage, Duncan will look to leverage his youth and speed to control the tempo of the fight.

This matchup echoes historical showdowns like Francisco Trinaldo versus Muslim Salikhov, where the younger fighter capitalized on their momentum against a more experienced but declining opponent. Dober’s resilience will be tested against Duncan’s precision and grappling skills, as Duncan averages 0.8 takedowns per round and controls the ground for a solid 57.1 seconds. With the odds favoring Duncan heavily, this fight presents an exciting narrative of experience versus youthful vigor—will Dober's knockout power prevail, or will Duncan's sharp skills carry him through to victory?

#DrewDober #ChrisDuncan #UFC334 #Lightweight #UFC #MMA

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统计模型预测

🔒 赛前锁定 · 预测于 Oct 24, 2026, 00:04 UTC

模型细分
Drew Dober Chris Duncan
深度学习模型 α 权重 26% 23.8% 76.2%
深度学习模型 ξ 权重 25% 29.2% 70.8%
统计模型 δ 权重 13% 41.7% 58.3%
统计模型 β 权重 21% 18.2% 81.8%
统计模型 ε 权重 15% 39.7% 60.3%
集成模型 21.3% 78.7%
AI 推理(模型为何这样判断)

The ensemble prediction favors Chris Duncan, driven by Drew Dober's age and past prime status, and Chris Duncan's superior Elo rating and win rate. Despite some models noting Drew Dober's southpaw stance, the combined prediction leans towards Chris Duncan due to the overwhelming statistical advantages.

  • 统计模型 β: Model β favors Chris Duncan, citing his higher win rate against Drew Dober and Drew Dober's age and past prime status.
  • 统计模型 ε: Model ε favors Chris Duncan, based on his orthodox stance, higher Elo rating, and age advantage over Drew Dober.

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
Chris Duncan
78.7%
置信度
* 模型输出,非投注建议。请理性投注。
预计时长
3rd Round at 1m15s (11m15s total)

比赛仍在进行的概率

40% 判定获胜概率

虚线为 50%。曲线跌破该线的回合就是上方给出的回合,它是分布的中位数,未必是概率最高的单一结果。

取胜路径
选手 以判定 *基于 288 场相似比赛 以KO/TKO *基于 288 场相似比赛 以降服 *基于 288 场相似比赛 获胜信心 *基于我们的预测
Drew Dober 12.3% 5.6% 3.3% 21.3%
Chris Duncan 45.7% 20.8% 12.3% 78.7%
历史 288 场 58.0% 26.4% 15.6% 100.0%
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身体数据对比

数据 Drew Dober Chris Duncan
UFC 战绩 15-11-1 6-2
身高 5' 8" 5' 10"
体重 155 lbs. 155 lbs.
臂展 70" 71"
站架 Southpaw Orthodox
年龄 38 33

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。

导出为图片

对阵情报点击展开

相似的比赛是如何结束的

历史 288 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 288 场比赛实际的结束方式。

58% 打到判定
42% 提前结束
26% KO/TKO 16% 降服 6:01 结束时间中位数,第 2 回合
这些提前结束发生在何时

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 Drew Dober Chris Duncan
85% 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
6月 5, 2021
UFC Fight Night: Rozenstruik vs. Sakai
Welterweight
本场表现
击打 (每回合)
13
击打命中率
30.5%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
13.3s
Muslim Salikhov 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
20.7
击打命中率
52.5%
抱摔 (每回合)
0.7
抱摔成功率
66.7%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
42.3s
82% 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
9月 9, 2017
UFC 215: Nunes vs Shevchenko 2
Welterweight
Rafael Dos Anjos 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 3m43s
本场表现
击打 (每回合)
13
击打命中率
81.3%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
—
降服尝试 (每回合)
1
控制时间 (每回合)
199s
本场表现
击打 (每回合)
1
击打命中率
20%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
—
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
0s
81% 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
4月 10, 2010
UFC 112: Invincible
Welterweight
Rick Story 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
10.3
击打命中率
43.1%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
30%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
198s
本场表现
击打 (每回合)
9.3
击打命中率
68.3%
抱摔 (每回合)
0.7
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
48.3s
80% 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
3月 14, 2015
UFC 185: Pettis vs Dos Anjos
Lightweight
Rafael Dos Anjos 获胜者
判定 5th Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
18
击打命中率
52.6%
抱摔 (每回合)
1.8
抱摔成功率
90%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
176.8s
本场表现
击打 (每回合)
10.8
击打命中率
33.3%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
10.2s
80% 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
2月 6, 2010
UFC 109: Relentless
Middleweight
Demian Maia 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
10
击打命中率
39%
抱摔 (每回合)
1.3
抱摔成功率
57.1%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
105.7s
本场表现
击打 (每回合)
6.7
击打命中率
21.1%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
—
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
3.7s
79% 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
1月 17, 2016
UFC Fight Night: Dillashaw vs Cruz
Lightweight
Francisco Trinaldo 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
17
击打命中率
45.5%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
33.3%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
21.7s
本场表现
击打 (每回合)
9.3
击打命中率
32.9%
抱摔 (每回合)
0.7
抱摔成功率
100%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
20.3s
79% 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
6月 17, 2017
UFC Fight Night: Holm vs. Correia
Welterweight
本场表现
击打 (每回合)
6.3
击打命中率
35.2%
抱摔 (每回合)
0.7
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
22.7s
Colby Covington 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
15.7
击打命中率
44.8%
抱摔 (每回合)
2.7
抱摔成功率
53.3%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
203s
79% 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
9月 22, 2012
UFC 152: Jones vs Belfort
Flyweight
本场表现
击打 (每回合)
8.8
击打命中率
17.6%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0.4
控制时间 (每回合)
40.8s
Demetrious Johnson 获胜者
判定 5th Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
15.4
击打命中率
49.4%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
28s
77% 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
3月 4, 2017
UFC 209: Woodley vs. Thompson 2
Middleweight
Daniel Kelly 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
24.7
击打命中率
38.3%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
3.3s
本场表现
击打 (每回合)
17.7
击打命中率
38.4%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
25%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
2.3s
77% 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
9月 27, 2014
UFC 178: Johnson vs Cariaso
Middleweight
Yoel Romero 获胜者
KO/降服 3rd Rnd, 0m58s
本场表现
击打 (每回合)
13
击打命中率
48.8%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
75%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
42s
本场表现
击打 (每回合)
10
击打命中率
34.9%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
0.3s
77% 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
11月 15, 2008
UFC 91: Couture vs Lesnar
Lightweight
Kenny Florian 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 4m03s
本场表现
击打 (每回合)
17
击打命中率
45.9%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
1
控制时间 (每回合)
65s
本场表现
击打 (每回合)
6
击打命中率
33.3%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
33.3%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
77s
77% 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
6月 11, 2022
UFC 275: Teixeira vs. Prochazka
Women's Flyweight
Valentina Shevchenko 获胜者
判定 5th Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
15.4
击打命中率
55.4%
抱摔 (每回合)
0.6
抱摔成功率
60%
降服尝试 (每回合)
0.2
控制时间 (每回合)
51s
本场表现
击打 (每回合)
11
击打命中率
53.9%
抱摔 (每回合)
0.6
抱摔成功率
100%
降服尝试 (每回合)
0.6
控制时间 (每回合)
105.8s
77% 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
6月 28, 2014
UFC Fight Night: Swanson vs Stephens
Middleweight
Cezar Ferreira 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
6.7
击打命中率
32.8%
抱摔 (每回合)
0.7
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
109s
本场表现
击打 (每回合)
5.3
击打命中率
23.9%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
10.7s
77% 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
8月 17, 2024
UFC 305: Du Plessis vs. Adesanya
Welterweight
本场表现
击打 (每回合)
13.3
击打命中率
40.4%
抱摔 (每回合)
0.7
抱摔成功率
13.3%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
70.7s
Song Kenan 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
29
击打命中率
51.2%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
20%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
16s
76% 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
10月 3, 2015
UFC 192: Cormier vs Gustafsson
Flyweight
Joseph Benavidez 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
16
击打命中率
32.9%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
0s
本场表现
击打 (每回合)
10.3
击打命中率
25.6%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
0%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
6.3s

导出为图片

数据情报点击展开

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 Drew Dober Chris Duncan UFC 均值
每回合平均
击打 18.1 20.1 13.2
击打命中率 41% 46.2% 43.9%
抱摔 0.2 0.8 0.4
抱摔成功率 17% 40.6% 33.0%
降服尝试 0.0 0.2 0.2
控制时间 32s 57.1s 48.9s
击倒 0.18 0.13 0.08
被击倒 0.05 0 0.13
高级选手数据
胜率 该选手已记录总场次中的胜场占比。 57.7% 89.3% 45.8%
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。 40.0% 80.0% 37.6%
连胜 当前连续纪录:正数表示连胜,负数表示连败。 2 -1 -2
总场次 已记录的总场次,包含 UFC 之外的比赛。 26 28 —
头部击打占比 该选手命中的有效击打中打向头部的占比。头部、身体与腿部三者之和为 100%。 63.2% 60.4% —
身体击打占比 该选手命中的有效击打中打向身体的占比。头部、身体与腿部三者之和为 100%。 22.9% 22.7% —
腿部击打占比 该选手命中的有效击打中打向腿部的占比。头部、身体与腿部三者之和为 100%。 13.9% 16.8% —
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。 17.64 18.44 15.2
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。 0.49 0.5 0.4
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。 0.45 0.7 0.52
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。 0.53 0.46 0.56
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。 2 1.25 0.42
正架 该选手登记的站架是否为正架。 否 是 —
反架 该选手登记的站架是否为反架(南爪)。 是 否 —
换架 该选手是否被登记为会切换站架。 否 否 —
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。 80.0% 76.0% 46.5%
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。 73.3% 56.0% 27.9%
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。 6.7% 20.0% 18.7%
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%。 63.6% 66.7% 52.3%
远距离击打占比 该选手在远距离命中的有效击打占比。远距离、贴身缠斗与地面三者之和为 100%。 79.7% 82.2% —
缠斗击打占比 该选手在贴身缠斗中命中的有效击打占比。远距离、贴身缠斗与地面三者之和为 100%。 10.7% 6.9% —
地面击打占比 该选手在地面命中的有效击打占比。远距离、贴身缠斗与地面三者之和为 100%。 9.6% 10.9% —
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。 8:14 8:43 —
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。 1,553.9 1,561.0 1500
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。 0.152 0.230 0.069
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 —

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