모델 연결 상태
사용할 모델은 랭크 탭에서 선택합니다. 재연결은 서버에 반영된 버전을 다시 읽습니다. 버전 반영은 학습 관리에서 모델별로 진행합니다.
파일 존재 현황입니다. 파일 해시는 추론에서 읽을 때 검증합니다. M2+·M3는 캐시가 없으면 요청 시 직접 계산하며, 서버 캐시 생성은 학습 관리에서만 실행합니다.
경쟁전, 누구를 고를까요?
모드를 고르면 브롤러와 팀 조합을 추천해요.
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개발자 모드
M1은 맵·모드와 브롤러별 효과를 더해 팀을 평가합니다. 동료끼리의 시너지, 상대 조합, 개인 숙련도와 밴은 반영하지 않습니다. 같은 맵에서는 동료를 바꿔도 남은 후보의 상대 순위가 유지됩니다. 밴 때문에 선택되지 않은 경우를 구분할 수 없으므로, 실제 선택된 팀의 관측 결과에 대한 추정값입니다.
끄면 승률을 바로 표시합니다. 설정은 이 브라우저에 저장됩니다.
M2 추천 수치의 전략적 해석
최고 팀 예상 승률 — 현재 조건의 고점. 현재 모델·모드·맵·고정 아군·지원 후보 안에서, 이 후보를 포함해 남은 자리까지 가장 잘 맞췄을 때의 예상 승률입니다. 아군과 완성 팀에 합의하고 실제로 구성할 수 있다면 최고 팀을 선택하는 기준으로 사용할 수 있습니다.
동료 조합 평균 — 동료가 미정일 때의 균등 평균 기준. 고정 아군과 해당 후보를 포함하는 모든 지원 완성 팀의 예상 승률을 같은 비중으로 평균냅니다. 실제 아군 픽률·선호는 가중하지 않습니다. 소통이 어려운 1·2픽에서는 가능한 후속 조합을 동일한 확률로 가정한 기대값을 비교하는 보조 기준입니다.
초반 픽에서 최고 팀 예상 승률이 가장 높은 후보도 항상 최선의 선택은 아닙니다. 특정 동료와의 궁합에 고점이 의존한다면, 그 동료가 선택되지 않았을 때 완성 팀의 평가가 크게 낮아질 수 있습니다. 실제 동료 선택 경향이 균등하지 않으면 기대값 순위도 달라질 수 있습니다.
평균과 저점 방어는 구분합니다. 평균이 높아도 최저점이 높거나 조합별 편차가 작다는 보장은 없습니다. 저점 방어를 직접 평가하려면 최솟값·하위 분위수 등 별도 분포 정보가 필요하며, 현재 평균을 저점이나 안전도 지표로 표시하지 않습니다.
설명용 가상 예측: 후보 X의 세 완성 팀이 90%·80%·10%이면 평균 60%, 최저 10%입니다. 후보 Y가 59%·59%·59%이면 평균 59%, 최저 59%입니다. X가 평균은 높지만 저점은 낮습니다. 실제 서비스 후보의 수치가 아닙니다.
추천 캐시 테스트
공통 M2 초기 추천만 브라우저에 저장합니다. 선택한 브롤러와 화면 설정은 유지합니다.
직접 계산은 개발용 API에서 M2·아군 0명일 때 사용할 수 있습니다. 서버 파일은 유지합니다.