FightChoice 情报报告

vs

Kody Steele vs Noah Gugnon

https://fightchoice.app/zh/events/kody-steele-vs-noah-gugnon-prediction-2026-10-24

Lightweight

UFC 333: Volkanovski vs. Evloev · Oct 24, 2026

本报告内容

对决故事点击展开

As Kody Steele prepares to face Noah Gugnon at UFC 333, the dynamics of this lightweight clash are shaping up to be intriguing. Steele, with an impressive career record of 8-1, has shown he can deliver a striking arsenal, averaging 15 significant strikes per round, while Gugnon, boasting a record of 10-2, has a striking accuracy that stands tall at 45.5%. This matchup brings to mind the recent bout between Aaron Phillips and Gaston Bolanos, where striking volume and efficiency played a pivotal role in determining the outcome.

Gugnon's grappling prowess also can't be overlooked, as he averages 40 seconds of control time per round despite a lower takedown rate. Meanwhile, Steele’s defensive numbers show he absorbs more strikes per round, suggesting he may need to avoid the exchanges that favor Gugnon's efficiency. With both fighters in their prime and Gugnon riding a six-fight win streak, this contest has the potential for fireworks, especially considering Steele's 80% finish rate which could make for a thrilling finish. The odds may favor Gugnon slightly, but the stakes are high for both, ensuring a highly competitive atmosphere in the octagon.

#KodySteele #NoahGugnon #UFC333 #Lightweight #UFC #MMA

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统计模型预测

🔒 赛前锁定 · 预测于 Oct 20, 2026, 00:03 UTC

模型细分
Kody Steele Noah Gugnon
深度学习模型 α 权重 26% 45.0% 55.0%
深度学习模型 ξ 权重 25% 62.5% 37.5%
统计模型 δ 权重 13% 54.7% 45.3%
统计模型 β 权重 21% 63.2% 36.8%
统计模型 ε 权重 15% 61.8% 38.2%
集成模型 61.4% 38.6%
AI 推理(模型为何这样判断)

The ensemble prediction favors Kody Steele. Key drivers include K.S.−N.G. reach and N.G. leg strike share, which consistently favor Steele across multiple models. Despite some models noting N.G.'s advantages in areas like win streak or absorbed strikes, the combined prediction leans towards Steele due to the aggregate strength of these factors.

  • 统计模型 β: Model β favors Kody Steele, citing K.S.−N.G. reach and K.S. past prime, despite N.G. win streak.
  • 统计模型 ε: Model ε favors Kody Steele, based on N.G. leg strike share and K.S.−N.G. reach, despite N.G. distance strike share.

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
Kody Steele
61.4%
置信度
* 模型输出,非投注建议。请理性投注。

*新晋选手,此预测基于有限的信息

预计时长
1st Round at 3m45s (3m45s total)

比赛仍在进行的概率

49% 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。

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选手情报点击展开

身体数据对比

数据 Kody Steele Noah Gugnon
职业生涯战绩 8-1 10-2
身高 5' 9" —
体重 155 lbs. 155 lbs.
臂展 71" —
站架 Orthodox —
年龄 31 26

战绩为涵盖所有赛事组织的官方职业战绩。

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 3 场

记录中的相似比赛不足,无法给出该画像的比率。

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 Kody Steele Noah Gugnon
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
4月 15, 2023
UFC Fight Night: Holloway vs. Allen
Bantamweight
本场表现
击打 (每回合)
5.7
击打命中率
43.6%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
60%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
120.3s
Gaston Bolanos 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
21
击打命中率
49.6%
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)
32s
57% 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 24, 2024
UFC Fight Night: Moreno vs. Royval 2
Flyweight
本场表现
击打 (每回合)
6
击打命中率
45%
抱摔 (每回合)
1.3
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
174.7s
Jesus Aguilar 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
6.3
击打命中率
52.8%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
25%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
97s
56% 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
5月 15, 2021
UFC 262: Oliveira vs. Chandler
Middleweight
本场表现
击打 (每回合)
11
击打命中率
57.9%
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)
53s
Andre Muniz 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 3m59s
本场表现
击打 (每回合)
7
击打命中率
58.3%
抱摔 (每回合)
2
抱摔成功率
66.7%
降服尝试 (每回合)
1
控制时间 (每回合)
70s
53% 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
Women's Bantamweight
Germaine de Randamie 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 2m02s
本场表现
击打 (每回合)
14.5
击打命中率
34.5%
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)
2.5s
本场表现
击打 (每回合)
4
击打命中率
13.3%
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)
9.5s
52% 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 13, 2024
UFC Fight Night: Ankalaev vs. Walker 2
Featherweight
Jean Silva 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 4m12s
本场表现
击打 (每回合)
25
击打命中率
69.4%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
100%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
8s
本场表现
击打 (每回合)
11
击打命中率
30.6%
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)
4s
50% 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 28, 2026
UFC Fight Night: Moreno vs. Kavanagh
Featherweight
Francis Marshall 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 2m29s
本场表现
击打 (每回合)
3
击打命中率
60%
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)
102s
本场表现
击打 (每回合)
5
击打命中率
55.6%
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
50% 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 1, 2014
UFC 169: Barao vs Faber 2
Lightweight
本场表现
击打 (每回合)
18
击打命中率
37.5%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
—
降服尝试 (每回合)
0.5
控制时间 (每回合)
75s
Abel Trujillo 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 2m32s
本场表现
击打 (每回合)
9
击打命中率
22.8%
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)
4.5s
49% 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 6, 2015
UFC Fight Night: Boetsch vs Henderson
Lightweight
本场表现
击打 (每回合)
9.3
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)
57s
Chris Wade 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
10.7
击打命中率
56.1%
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)
129.3s
49% 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 8, 2015
UFC Fight Night: Teixeira vs Saint Preux
Bantamweight
本场表现
击打 (每回合)
18.3
击打命中率
48.7%
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)
38s
Frankie Saenz 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
26.7
击打命中率
43.7%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
16.7%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
53.7s
49% 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 19, 2019
UFC Fight Night: Cejudo vs. Dillashaw
Light Heavyweight
Glover Teixeira 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 3m21s
本场表现
击打 (每回合)
6
击打命中率
54.5%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
33.3%
降服尝试 (每回合)
1
控制时间 (每回合)
106s
本场表现
击打 (每回合)
24
击打命中率
80%
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)
41s
48% 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 27, 2016
UFC Fight Night: Silva vs Bisping
Middleweight
本场表现
击打 (每回合)
6
击打命中率
60%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
25%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
199s
Scott Askham 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 4m45s
本场表现
击打 (每回合)
7
击打命中率
77.8%
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)
42s
48% 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
7月 28, 2018
UFC Fight Night: Alvarez vs. Poirier 2
Featherweight
本场表现
击打 (每回合)
7.7
击打命中率
33.8%
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
Hakeem Dawodu 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
25
击打命中率
44.1%
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)
15.3s
48% 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 20, 2015
UFC Fight Night: Jedrzejczyk vs Penne
Middleweight
Scott Askham 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 2m52s
本场表现
击打 (每回合)
11
击打命中率
68.8%
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)
6s
本场表现
击打 (每回合)
11
击打命中率
52.4%
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)
77s
47% 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 2, 2013
UFC on FUEL TV: Silva vs. Stann
Heavyweight
Mark Hunt 获胜者
KO/降服 3rd Rnd, 1m44s
本场表现
击打 (每回合)
15.7
击打命中率
57.3%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
79s
本场表现
击打 (每回合)
8
击打命中率
35.8%
抱摔 (每回合)
0
抱摔成功率
—
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
41s
47% 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
5月 18, 2024
UFC Fight Night: Barboza vs. Murphy
Lightweight
Tom Nolan 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 3m50s
本场表现
击打 (每回合)
33
击打命中率
51.6%
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)
2s
本场表现
击打 (每回合)
18
击打命中率
69.2%
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)
48s

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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 Kody Steele Noah Gugnon UFC 均值
每回合平均
击打 15 5 13.2
击打命中率 28.6% 45.5% 43.9%
抱摔 0.5 0 0.4
抱摔成功率 40% 0% 33.0%
降服尝试 0.3 1 0.2
控制时间 27.5s 40s 48.9s
击倒 0 0 0.08
被击倒 0.25 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。 83.3% 84.6% 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。 80.0% 100.0% 37.6%
连胜 当前连续纪录:正数表示连胜,负数表示连败。 1 6 -2
总场次 已记录的总场次,包含 UFC 之外的比赛。 6 13 —
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%。 80.0% 20.0% —
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%。 16.7% 0.0% —
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%。 3.3% 80.0% —
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。 31.5 6 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 0 0.4
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 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% 90.9% 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。 60.0% 54.5% 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。 20.0% 36.4% 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%。 0.0% 50.0% 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%。 98.3% 100.0% —
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%。 1.7% 0.0% —
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%。 0.0% 0.0% —
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。 9:28 1:21 —
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。 1,500.1 1516 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。 0.037 0.096 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。 Peak Peak —
市场情报点击展开

投注优势

选手 获胜信心 DraftKings 赔率 保本胜率 优势
Kody Steele 61.4% 1.65 60.6% +1.4%
Noah Gugnon 38.6% 2.30 43.5% -11.3%

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 9% 占资金 投注 Kody Steele,赔率 1.67(BetMGM) * 模型输出,非投注建议。请理性投注。

市场赔率

博彩公司 Kody Steele Noah Gugnon
美式 小数 美式 小数
Proline -185 1.54 +116 2.16
DraftKings -154 1.65 +130 2.30
FanDuel -172 1.58 +134 2.34
BetMGM -164 1.61 +140 2.40
Bovada -154 1.65 +133 2.33
BetOnline -159 1.63 +135 2.35

赔率采集于 Oct 21, 2026, 6:02 AM

导出为图片

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