FightChoice 情报报告

vs

Shamil Gaziev vs Tallison Teixeira

https://fightchoice.app/zh/events/shamil-gaziev-vs-tallison-teixeira-prediction-2026-11-21

Heavyweight

UFC Fight Night: Procházka vs. Stirling · Nov 21, 2026

本报告内容

对决故事点击展开

As we gear up for UFC Fight Night: Procházka vs. Stirling, the heavyweight clash between Shamil Gaziev and Tallison Teixeira promises to be a thrilling encounter. Gaziev enters the octagon with a solid 15-3 record and impressive finishing ability, boasting a staggering 90.9% finish rate. At 6'4" and 265 lbs, he’s no stranger to the power game, averaging 11.8 significant strikes per round while absorbing only 20.21. His ability to control the fight with an average of 96.1 seconds of grappling control per round gives him a tactical edge, reminiscent of when Pannie Kianzad faced Alexis Davis at UFC 263, where experience and control played crucial roles.

On the other side, Tallison Teixeira, standing tall at 6'7" and weighing in at 258 lbs, carries a promising 9-2 record and a notable 67.4% striking accuracy. Despite a less extensive fight history, his youthful energy at just 26 years old could make him a dynamic threat. However, Teixeira's lack of experience in high-stakes bouts may put him at a disadvantage against Gaziev's seasoned approach, particularly in terms of absorbing strikes and the overall fight duration, which has seen Teixeira average just 4:12. With a notable odds gap highlighting Gaziev as the favorite, fans can expect a clash of experience versus youthful exuberance that could echo the strategic battles seen in the past.

#ShamilGaziev #TallisonTeixeira #UFCFightNight #Heavyweight #UFC #MMA

复制给 Facebook 复制给 Twitter/X

预测情报点击展开

统计模型预测

🔒 赛前锁定 · 预测于 Oct 31, 2026, 00:03 UTC

模型细分
Shamil Gaziev Tallison Teixeira
深度学习模型 α 权重 26% 52.4% 47.6%
深度学习模型 ξ 权重 25% 75.2% 24.8%
统计模型 δ 权重 13% 38.6% 61.4%
统计模型 β 权重 21% 42.0% 58.0%
统计模型 ε 权重 15% 26.8% 73.2%
集成模型 51.0% 49.0%
AI 推理(模型为何这样判断)

The ensemble prediction favors Shamil Gaziev, despite a majority of individual models leaning towards Tallison Teixeira. This outcome is due to model calibration and weighting, with Gaziev's advantage in total fights and average fight duration being key drivers. Teixeira's edge in significant strikes absorbed and age also played a role in the combined prediction.

  • 统计模型 β: Model β favors Tallison Teixeira, citing Teixeira's edge in significant strikes absorbed and age, despite Gaziev's higher win rate.
  • 统计模型 ε: Model ε favors Tallison Teixeira, highlighting Teixeira's advantages in age and reach, even though Gaziev has a height advantage.

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
Shamil Gaziev
51.0%
置信度
* 模型输出,非投注建议。请理性投注。
预计时长
1st Round at 1m15s (1m15s total)

比赛仍在进行的概率

31% 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
Shamil Gaziev 25.1% 17.3% 8.1% 50.5%
Tallison Teixeira 24.6% 17.0% 7.9% 49.5%
历史 288 场 49.7% 34.4% 16.0% 100.0%
分享这份情报报告
选手情报点击展开

身体数据对比

数据 Shamil Gaziev Tallison Teixeira
职业生涯战绩 15-3 9-2
身高 6' 4" 6' 7"
体重 265 lbs. 258 lbs.
臂展 78" 83"
站架 Orthodox Orthodox
年龄 36 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 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。

50% 打到判定
50% 提前结束
34% KO/TKO 16% 降服 4:48 结束时间中位数,第 1 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 Shamil Gaziev Tallison Teixeira
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 12, 2021
UFC 263: Adesanya vs. Vettori 2
Women's Bantamweight
本场表现
击打 (每回合)
44
击打命中率
52.6%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
100%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
2s
Pannie Kianzad 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
41.3
击打命中率
49.8%
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)
1.7s
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
5月 8, 2016
UFC Fight Night: Overeem vs Arlovski
Flyweight
本场表现
击打 (每回合)
13.3
击打命中率
39.6%
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)
8s
Kyoji Horiguchi 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
24
击打命中率
49.7%
抱摔 (每回合)
2
抱摔成功率
75%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
115.7s
78% 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 8, 2021
UFC Fight Night: Rodriguez vs. Waterson
Women's Flyweight
本场表现
击打 (每回合)
17.6
击打命中率
42.9%
抱摔 (每回合)
0.2
抱摔成功率
20%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
46.8s
Marina Rodriguez 获胜者
判定 5th Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
25
击打命中率
44.3%
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)
10.2s
78% 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 5, 2014
UFC Fight Night: Jacare vs Mousasi
Lightweight
Al Iaquinta 获胜者
KO/降服 3rd Rnd, 2m26s
本场表现
击打 (每回合)
31
击打命中率
42.1%
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)
2s
本场表现
击打 (每回合)
19
击打命中率
32.2%
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)
3.3s
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
7月 18, 2020
UFC Fight Night: Figueiredo vs. Benavidez 2
Lightweight
Joel Alvarez 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 2m25s
本场表现
击打 (每回合)
18
击打命中率
48.6%
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)
0s
本场表现
击打 (每回合)
14
击打命中率
53.8%
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)
9s
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
6月 8, 2013
UFC on FUEL TV: Nogueira vs. Werdum
Heavyweight
Fabricio Werdum 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 2m41s
本场表现
击打 (每回合)
16
击打命中率
86.5%
抱摔 (每回合)
0.5
抱摔成功率
50%
降服尝试 (每回合)
0.5
控制时间 (每回合)
86s
本场表现
击打 (每回合)
7
击打命中率
35%
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)
61s
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
4月 20, 2019
UFC Fight Night: Overeem vs. Oleinik
Heavyweight
本场表现
击打 (每回合)
38
击打命中率
65.5%
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)
82s
Alistair Overeem 获胜者
KO/降服 1st Rnd, 4m45s
本场表现
击打 (每回合)
29
击打命中率
87.9%
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)
70s
75% 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 4, 2017
UFC 217: Bisping vs. St-Pierre
Bantamweight
TJ Dillashaw 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 2m41s
本场表现
击打 (每回合)
10
击打命中率
24.7%
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)
3.5s
本场表现
击打 (每回合)
9
击打命中率
34%
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
75% 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
12月 3, 2022
UFC Fight Night: Thompson vs. Holland
Welterweight
Rafael Dos Anjos 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 3m20s
本场表现
击打 (每回合)
10
击打命中率
80%
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)
198s
本场表现
击打 (每回合)
7
击打命中率
48.3%
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)
17.5s
75% 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 6, 2024
UFC Fight Night: Allen vs. Curtis 2
Welterweight
本场表现
击打 (每回合)
20
击打命中率
37.5%
抱摔 (每回合)
0.3
抱摔成功率
16.7%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
66.7s
Alex Morono 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
12.7
击打命中率
27%
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)
0s
75% 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 23, 2023
UFC Fight Night: Fiziev vs. Gamrot
Women's Strawweight
本场表现
击打 (每回合)
6.5
击打命中率
40.6%
抱摔 (每回合)
0.5
抱摔成功率
16.7%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
84.5s
Marina Rodriguez 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 2m42s
本场表现
击打 (每回合)
35
击打命中率
68.6%
抱摔 (每回合)
0.5
抱摔成功率
100%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
61.5s
75% 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
12月 16, 2017
UFC Fight Night: Lawler vs. Dos Anjos
Welterweight
本场表现
击打 (每回合)
4.3
击打命中率
27.1%
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)
13.7s
Jordan Mein 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
17
击打命中率
40.2%
抱摔 (每回合)
1
抱摔成功率
75%
降服尝试 (每回合)
0.3
控制时间 (每回合)
157.3s
74% 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 30, 2026
UFC Fight Night: Song vs. Figueiredo
Bantamweight
本场表现
击打 (每回合)
4.5
击打命中率
52.9%
抱摔 (每回合)
0.5
抱摔成功率
25%
降服尝试 (每回合)
0
控制时间 (每回合)
17.5s
Song Yadong 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 4m42s
本场表现
击打 (每回合)
12
击打命中率
46.2%
抱摔 (每回合)
0.5
抱摔成功率
100%
降服尝试 (每回合)
0.5
控制时间 (每回合)
1.5s
73% 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 25, 2013
UFC 160: Velasquez vs Silva 2
Bantamweight
本场表现
击打 (每回合)
12
击打命中率
33.3%
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)
24s
George Roop 获胜者
KO/降服 2nd Rnd, 1m43s
本场表现
击打 (每回合)
22
击打命中率
44%
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)
15.5s
73% 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 14, 2020
UFC Fight Night: Felder vs. Dos Anjos
Heavyweight
本场表现
击打 (每回合)
19.3
击打命中率
52.3%
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)
57.3s
Don'Tale Mayes 获胜者
判定 3rd Rnd, 5m00s
本场表现
击打 (每回合)
19.7
击打命中率
43.7%
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)
49s

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 Shamil Gaziev Tallison Teixeira UFC 均值
每回合平均
击打 11.8 10.3 13.2
击打命中率 45.3% 67.4% 43.9%
抱摔 0.3 0.5 0.4
抱摔成功率 33.3% 30% 33.0%
降服尝试 0 0 0.2
控制时间 96.1s 71.8s 48.9s
击倒 0.14 0.17 0.08
被击倒 0.21 0.33 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。 81.5% 60.0% 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。 60.0% 60.0% 37.6%
连胜 当前连续纪录:正数表示连胜,负数表示连败。 1 -1 -2
总场次 已记录的总场次,包含 UFC 之外的比赛。 27 5 —
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%。 71.5% 75.8% —
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%。 26.7% 21.0% —
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%。 1.8% 3.2% —
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。 20.21 9.67 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。 0.07 0 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。 0.02 0.37 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。 0.04 1.5 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。 0.33 0 0.42
正架 该选手登记的站架是否为正架。 是 是 —
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。 90.9% 66.7% 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。 72.7% 66.7% 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。 18.2% 0.0% 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%。 80.0% 100.0% 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%。 72.1% 48.4% —
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%。 19.4% 11.3% —
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%。 8.5% 40.3% —
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。 7:56 4:12 —
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。 1,522.4 1,507.3 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。 0.288 0.025 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 Decline —

UFC Fight Night: Procházka vs. Stirling 的更多对决

Jiri Prochazka vs Navajo Stirling Aljamain Sterling vs Kevin Vallejos Dan Hooker vs Brian Ortega Jared Cannonier vs Ikram Aliskerov Jake Matthews vs Tahir Abdullayev Aleksandre Topuria vs Santiago Luna Asu Almabayev vs Kyoji Horiguchi Amir Albazi vs Alessandro Costa

用虚拟资金为 Shamil Gaziev vs Tallison Teixeira 下你自己的注

创建免费账户,即可用我们的统计模型 AI 集成分析任意对战、管理梦幻资金并投注整场赛事。无需信用卡。

创建您的免费账户